统计学习方法笔记（十一）支持向量机（二）

线性可分支持向量机与软间隔最大化 一、线性支持向量机 当数据是线性不可分的时候，不等式约束并不总是成立的，所以需要修改硬间隔最大化，使其成为软间隔最大化。 对于训练数据来说，所谓的线性不可分，指数据中有一些特异点，其无法满足函数间隔大于等于1的约束条件。为了解决这个问题，对每个样本点引入了一个松弛变量，使其函数间隔加上这个松弛变量满足相应的条件，这样，约束条件变为： yi(w⋅xi+b)≥1−ξi

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