SVM （四） 软间隔和正则化
线性分类SVM面临的问题 在前面的讨论中，我们一直假定训练样本在样本空间中是线性可分的，存在一个超平面能够把不同类的样本完全划分开。然而，在现实任务中往往是很难找到合适的核函数将训练样本“完全划分”。即使找到了某个核函数刚好将训练集在特征空间中线性可分，但是这种情况也有可能是过拟合造成的。由于噪声值的出现，超平面会有很大的倾斜，会得到一个间隔非常小的超平面，如下图所示。 线性分类SVM软间隔最
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