软间隔与正则化(支持向量机)-------机器学习

软间隔与正则化 软间隔 之前的博文中提过，支持向量机有一定的容错性，它允许有样本被分错，支持向量机以大局为重。特别是在存在噪音或者异常点的情况下，将这些所有的样本都完全的进行线性可分，这样很容易引起过拟合。所以支持向量机是允许在一些样本上出错的，为此，引入了“软间隔”的概念。 在之前的博文中介绍的支持向量机形式是要求将所有的样本全部分类正确，这称为“硬间隔”。“软间隔”是允许某些样本不满足约束。但

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