机器学习：支持向量机SVM-软间隔
上两篇（ 机器学习：支持向量机SVM简述，机器学习：支持向量机SVM对偶问题）都是讨论的硬间隔，即要求每个样本的都正确分类，但在实践中这个要求可能不太容易实现，所以提出软间隔：允许某些样本不满足约束Yi(w'Xi+b)>=1. 虽然允许某些样本不满足约束，但不满足约束的样本应该尽可能少，于是优化目标可以写成： 其中： 是“0/1损失函数”。但该函数非凸、非连续，数学性质不好，所以出现了一些替代函数
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