SVM-支持向量机学习（3）：线性SVM
1. 接上节的小尾巴 上节说道：对线性可分数据集，对偶最优化方法非常完美。有理论支撑，有实际可操作的凸优化解法。但是现实中，线性可分数据集很难找到，有噪声和特异点的存在，使得不能线性可分。于是需要把这个方法推广到一般上来。即本节的《线性SVM》。 数据集线性不可分情况下，样本点中肯定有些不能满足约束。于是修改硬间隔最大化，搞一个软间隔最大化：兼顾大多数点的情况下，给某些点走个后门，使得问题可以被解
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