机器学习之软间隔支持向量机（机器学习技法）

为什么要软间隔SVM 硬边距SVM的过拟合 对于硬边距SVM产生过拟合的原因主要有两点：①我们选用的模型复杂度太高 ②我们坚持要将资料严格的分开。如下： 从直觉来说Φ1虽然有一些犯错的地方但是它的模型复杂度较低不容易过拟合。我们不在执着于将资料严格分开（容忍一些小错误），我们想要的是较低的复杂度的模型来降低过拟合的危险。 软边距SVM的诞生 在pocket算法中我们的思想是找到犯错误最小的模型，它

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