機器學習筆記(十)——這樣推導SMO算法才易理解

線性支持向量機 上一篇文章對支持向量機的間隔、對偶和KKT條件作了詳細推導，但前文的基礎是原始問題爲線性可分問題，因此對線性不可分訓練數據是不適用的，這時須要引入一個新定義：軟間隔。html 假如訓練數據中有一些特異點，也就是分類會出錯的樣本點，將這些特異點除去後，剩下的大部分樣本點組成的集合是線性可分的，訓練數據線性可分時所對應的間隔也被稱爲硬間隔。web 線性不可分也就意味着某些樣本點不能知足

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