在机器学习领域，支持向量机（SVM）一直是处理分类问题的明星算法之一。上一篇文章我们探讨了硬间隔 SVM 的原理和应用场景，今天继续深入学习软间隔 SVM 和核函数的魅力✨。

首先，软间隔 SVM 是对硬间隔 SVM 的扩展，它允许一些数据点可以适当地违反边界条件，这样做的好处是可以应对现实世界中复杂的非线性可分数据。通过引入松弛变量 ξ，我们可以平衡模型复杂度与误差容忍度之间的关系，从而提高模型的泛化能力🚀。

接下来，核函数是另一个强大的工具，它能将低维空间中的线性不可分数据映射到高维空间中，使其变得线性可分。常见的核函数有线性核、多项式核、径向基核（RBF）等。核函数的选择直接影响模型的表现，因此需要根据具体问题进行调整🔍。

总之，软间隔 SVM 和核函数为解决实际问题提供了更多可能性，它们共同构成了 SVM 的核心竞争力！👏

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