Я прочитал немного о мягком поле. В реальных задачах часто бывает трудно определить соответствующую функцию ядра, которая делает обучающую выборку линейно разделяемой в пространстве функций; даже если удастся найти функцию ядра, которая делает обучающий набор линейно разделяемым в пространстве признаков, трудно сделать вывод, что кажущийся линейным результат не является результатом переобучения. Один из способов решить эту проблему - позволить машине опорных векторов делать ошибки на некоторых образцах. Для этого вводится понятие «мягких полей». Но я не совсем понимаю, почему это нормально. Я надеялся, что кто-то сможет проиллюстрировать это картинками.