支持向量机（二）——松弛变量处理异常点
支持向量机（一）——线性可分支持向量机 支持向量机（二）——松弛变量处理异常点 支持向量机（三）——利用核函数得到非线性分类器 2 松弛变量处理异常点 2.1 原始问题 在博文支持向量机（一）——线性可分支持向量机 一文中，我们介绍了训练数据集线性可分的情况下，应用硬间隔最大化策略得到最优超平面。但是在实际情况中，训练集有很大可能存在噪声，使得某些样本偏离正常范围，称这些样本为异常点，如下图所示
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