1、代价函数

其中：

 

这里的C是一个常数，是人为设定的，类似于λ，是一个正则化参数。

2、假设函数

3、决策边界

下面的黑线是SVM的一条决策边界，它能最大化直线与样本的最短距离，即margin很大，这样就能将正负样本以最大的间距分隔开来（因此SVM有被称为大间距分类器）

4、C的设定

假定C值设定很大，为了使得代价函数小，那么Σ项就需要很小，这样决策边界就很容易受到异常值的影响，下图中就会从黑线变到粉线。

 

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