以下关于SVM软间隔描述正确的是

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  • A、允许一定量的样本分类错误
  • B、不允许样本分类错误
硬间隔:完全分类准确,其损失函数不存在;其损失值为0;只要找出两个异类正中间的那个平面;软间隔:允许一定量的样本分类错误;优化函数包括两个部分,一部分是点到平面的间隔距离,一部分是误分类的损失个数;C是惩罚系数,误分类个数在优化函数中的权重值;权重值越大,误分类的损失惩罚的越厉害。误分类的损失函数可分为hinge损失,指数损失,对率损失。而经常使用的或者说默认的是使用了损失函数为hinge损失的软间隔函数。
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