线性支持向量机+软间隔最大化（手写笔记）

个人原创笔记，转载请附上链接。本文接上文线性可分支持向量机+硬间隔最大化（手写笔记），推导了软间隔最大化。 “硬间隔”，就是存在分隔超平面完全将正负样本分开。 “软间隔”，就是数据样本不是实际的线性可分，而是近似线性可分。  为什么要引入软间隔最大化？ 如果数据加入了少数噪声点，而模型为了迁就这几个噪声点改变决策平面，即使让数据仍然线性可分，但是边际会大大缩小，这样模型的准确率虽然提高了，但是泛化

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