前序课程
支持向量机学习路线，请学习本节软间隔最大化之前先看之前的硬间隔最大化。支持向量机：线性可分支持向量机与硬间隔最大化
软间隔优化：解决过于“严格”划分问题
软间隔：数据中的噪音。
之前的方法过于“严格”，我们要求所有点都分的对，先分的对，再要求间隔最大。而现在，我们认为这个要求不免过于严格，我们有时需要放松一点。——软间隔问题。
为了解决该问题，引入松弛因子。
Ps：$\xi _{i}$叫做松弛变量。
原来是$y_{i}(w\cdot x_{i}+b)>=1$，必须等于等于1，而现在可以对当前的样本$x_{i}$允许你进入到黄线区域内。