使得
虽然最小化和结果相同，但是有一个简单好用的导数 。而在W =0 时，是不可微的 。优化算法在可微函数上的工作效果要好得多 。
（2）软间隔
要达到软间隔的目标，需要引入一个松弛变量，衡量的是第i个实例多大程度上允许间隔违例 。现在有两个相互冲突的目标：使松弛变量越小越好从而减少间隔违例，同时还要使最小化以增大间隔 。这正是超参数C的用武之地：允许我们在两个目标之间权衡 。
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