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SVM之軟間隔_機器學習
時間 2021-01-09
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前言 硬間隔,就是存在所有樣本必須劃分正確的約束條件,即所有樣本必須嚴格滿足約束條件: 但樣本集中總是存在一些噪音點或者離羣點,如果強制要求所有的樣本點都滿足硬間隔,可能會導致出現過擬合的問題,甚至會使決策邊界發生變化,爲了避免這個問題的發生,所以在訓練過程的模型中,允許部分樣本(離羣點或者噪音點)不必滿足該約束。當然在最大化間隔的同時,不滿足約束的樣本應儘可能少 爲了 解
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