機器學習技法-Soft-Margin Support Vector Machine
大綱 上節課我們主要介紹了Kernel SVM。先將特徵轉換和計算內積這兩個步驟合併起來，簡化計算、提高計算速度，再用Dual SVM的求解方法來解決。Kernel SVM不僅能解決簡單的線性分類問題，也可以求解非常複雜甚至是無限多維的分類問題，關鍵在於核函數的選擇，例如線性核函數、多項式核函數和高斯核函數等等。但是，我們之前講的這些方法都是Hard-Margin SVM，即必須將所有的樣本都分類
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