svm正则化参数
侧边值问题一定要用正则化吗SVM（支持向量机）的正则化参数通常有两个：C和ε。
C是用来控制分类错误的惩罚程度。如果C值较大，模型对训练数据集的拟合会更加严格，也就是说，如果一个样本被错误分类，则其惩罚程度会更大。相反，如果C值较小，模型对训练数据集的拟合就会更加宽松，即使某个样本被错误分类，其惩罚程度也会相对较小。
ε是用来控制模型复杂度的参数。当ε=0时，SVM就变成了硬间隔的线性分类器；当ε>0时，允许数据点位于间隔边界上或穿过间隔边界，这使得模型能够处理噪声和异常值。
请注意，上述参数的具体取值应根据实际问题和数据集来调整，以达到最佳的分类效果。

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