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在硬间隔的时，两个支持向量和最小化损失函数决定决策边界，两个标签类别不一致的点就是支持向量，它们分别是正样本和负样本。
而在软间隔情况下，支持向量仍然决定边际，但这时支持向量可能不再来自两种标签类别的点了，而是分布在决策边界两边的并且是同类别的点。
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