特点

正则化项即罚函数，该项对模型向量进行“惩罚”，从而避免单纯最小二乘问题的过拟合问题。训练的目的是最小化目标函数，则C越小，意味着惩罚越小，分类间隔也就越小，分类错误也就越少。正则化项即罚函数，该项对模型向量进行“惩罚”，从而避免单纯最小二乘问题