11-3 Soft Margin SVM

* 固执己见的支持Hard Margin SVM可能会出错

上图若还是用Hard Margin SVM的化，它的泛化能力是不高的

最上面蓝色的点是outlier,错误的点
下面的线作为决策边界是更好的：容错能力，可以错误分类，泛化能力高

此时就是线性不可分的，没有任何的直线可将数据分成两类。
无法应用Hard Margin SVM

* Soft Margin SVM

• 为了让wx + b = 1,wx + b = -1具有容错能力，不要那么苛刻，可以：
  wx + b = 1 - yita, wx+b = -1 + yita 。这样的效果就是向量机之间的区域内是可以有数据点的
• 为了不让每个x的yita都那么的大，限制了所有yita的和的大小