在硬间隔的时,两个支持向量和最小化损失函数决定决策边界,两个标签类别不一致的点就是支持向量,它们分别是正样本和负样本。
而在软间隔情况下,支持向量仍然决定边际,但这时支持向量可能不再来自两种标签类别的点了,而是分布在决策边界两边的并且是同类别的点。
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