答：这样可以使在后续的分类中，降低分类的错误率
未分类前
非最大间隙
非最大间隙的错分问题
最大间隙SVM
最大间隙SVM后续的分类表现
以下图为例, 在一个二维平面中有圈和叉两个类需要进行分类。
1）感知机追求最大程度正确划分，最小化错误，效果类似紫线，很容易造成过拟合。
2）支持向量机追求在大致正确分类的同时，最大化margin，一定程度上避免了过拟合，效果类似下图中的黑线（margin可以理解为黑线到圈类和叉类之间的最短距离）。
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1.为什么要最大间隙 答：这样可以使在后续的分类中，降低分类的错误率 2.感知机（perceptron）和支持向量...
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本文标题：对于svm的一些理解
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