2 线性支持向量机
线性可分支持向量机过于理想化，当训练集不是线性可分时，无法得到最优解，因为此时原问题的不等式约束不能全部成立，即存在离群点（outlier），Slater条件不成立，进而KKT条件不成立。
2.1 引入松弛变量，对问题进行变形
目标函数变形
2.2 更新KKT条件（相比更为复杂）
注：
未完待续
2 线性支持向量机
线性可分支持向量机过于理想化，当训练集不是线性可分时，无法得到最优解，因为此时原问题的不等式约束不能全部成立，即存在离群点（outlier），Slater条件不成立，进而KKT条件不成立。
2.1 引入松弛变量，对问题进行变形
目标函数变形
2.2 更新KKT条件（相比更为复杂）
注：
未完待续
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本文标题：统计学习方法-7 支持向量机-2
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