机器学习入门（十六）：SVM——线性 SVM，间隔由硬到软

从线性可分 SVM 到线性 SVM 从现实情况引出线性 SVM 线性可分 SVM，这种 SVM 学习的训练数据本身就是线性可分的——可以很清晰地在特征向量空间里分成正集和负集。 线性可分 SVM 正负样本之间的间隔叫做“硬间隔”，也就是说在这个“隔离带”里面，肯定不会出现任何训练样本。 我们不难想到，这种情况在现实生活中其实是很少见的。更多的时候，可能是像下面这个样子： 如果没有红圈里那两个点，本

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