本文介绍了最大间隔目标函数的基本思想，旨在确保正样本的得分高于负样本。通过最大化(s+ - s-)来实现这一目标，当s- > s+时引入误差项J，并设置阈值Δ，最终得到优化的目标函数：Loss = minimize J = max(1 + s- - s+, 0)。内容参考了《统计学习方法》和关于线性分类器的讨论。"
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基本思想：确保正样本计算得到的分数比负样本的高
假设由正、负样本计算得到的分数分别为 s + s_{+} s+和 s − s_{-} s−，那么我们的目标为最大化 ( s + − s − ) (s_{+}-s_{-}) (s+−s−)，换一个角度，也就是最小化 ( s − − s + ) (s_{-}-s_{+}) (s−−s
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