線性支持向量機與軟間隔最大化

接着線性可分支持向量機。 如果數據集不是線性可分的，（比如二維空間中，就是找不到一條直線能剛好把正負例分開，）忽略掉一些異常點，就可以用一個分離超平面把正負例給分開。因此也就不是硬間隔了，而是軟間隔。 引入了一個鬆弛變量，使得函數間隔加上鬆弛變量大於等於1.而線性可分支持向量機中的硬間隔，指的是函數間隔大於等於1 當樣本點正確分類的時候，幾何間隔指的是樣本點到分離超平面的距離 鬆弛變量： 爲啥函數

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