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SVM使用引入松弛变量的方法构造了软间隔分类器，它允许分类器在处理一些样本时出错，接受某些样本不满足硬间隔约束条件，这样做的话，能够避免SVM分类器过拟合，同时也就防止模型复杂度太高，降低了模型对噪声点的敏感度，从而提升了模型的泛化性能。
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