笔记(总结)-SVM(支持向量机)的理解-2

上一篇我们讨论了SVM的建模由来与推导过程，最终得出了SVM的对偶问题和解的形式，不过这都基于一个重要前提，即样本集是线性可分的。为了解决线性不可分情况下的分类问题，我们引入soft margin SVM，即软间隔SVM。 为了处理上述情况，我们不再要求样本集全部位于“楚河汉界”外，放宽限制，允许数据点进入“楚河汉界”甚至错分，引入松弛变量 ξ ξ ，如下所示： 此时对应的约束条件为： ⎧⎩⎨⎪⎪

>>阅读原文<<