軟間隔與正則化(支持向量機)-------機器學習

軟間隔與正則化 軟間隔 之前的博文中提過，支持向量機有一定的容錯性，它允許有樣本被分錯，支持向量機以大局爲重。特別是在存在噪音或者異常點的情況下，將這些所有的樣本都完全的進行線性可分，這樣很容易引起過擬合。所以支持向量機是允許在一些樣本上出錯的，爲此，引入了「軟間隔」的概念。 在之前的博文中介紹的支持向量機形式是要求將所有的樣本全部分類正確，這稱爲「硬間隔」。「軟間隔」是允許某些樣本不滿足約束。但

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