支持向量机2—线性支持向量机与软间隔最大化

1、线性支持向量机 线性可分问题的支持向量机学习方法，对线性不可分训练数据是不适用的。因为这时上述方法中的不等式约束并不能都成立。这时就需要修改硬间隔最大化，使其成为软间隔最大化。 假设给定一个特征空间上的训练数据集T={（x1,y1），（x2,y2），...，（xN,yN）}，其中xi∈χ=Rn（R的n次方），yi∈γ={-1,+1}，i=1,2,...,N, xi为第i个特征向量，yi为xi的

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