### 7.2 Support Vector Classifier

_Support Vector Classifier_  adalah ekstensi dari _maximal margin classifier_.
Ide utamanya adalah relaksasi kendala pada persamaan 7.10. Sebelumnya,maximal
_margin_  classifiermengasumsikan bahwa data bersifatlinearly
separabledan dipisahkan secara sempurna. Akan tetapi, kenyataan tidaklah
demikian. Ide _support vector classifier_ adalah memperbolehkan beberapa data
diklasifikasikan dengan salah. Kita modifikasi _constraint_ persamaan 7.10 menjadi
persamaan 7.11 untuk memperbolehkan model salah mengklasifikasikan
_data_  dengan parameter kontrol, melambangkan apakah suatu observasi boleh
berada pada ruang yang tidak tepat. Kita juga dapat membatasi seberapa
banyak kesalahan yang dibuat dengan _constraint_ baru yang diberikan pada
persamaan 7.12.

```
Maximize margin,subject to :yi(xi·w+b)≥1(1−i) (7.11)
```
```
i≥0;
```
#### ∑

```
i≤C (7.12)
```
Ilustrasi _support vector classifier_ diberikan pada Gambar 7.6. Disini, kita
sedikit modifikasi definisi _support vectors_ sebagai observasi yang tepat jauh
pada _margin_ atau pada daerah yang tidak sesuai dengan kelasnya [20].

Gambar 7.6: Support Vector Classifier. Lingkaran dengan border di- _bold_
berwarna hitam melambangkan _support vectors_, garis putus-putus melambangkan
_margin_.

Walaupun memperbolehkan beberapa observasi boleh tidak berada pada
ruang yang tepat (berdasarkan _margin_ ), _support vector classifier_ masih memiliki
asumsi bahwa _decision boundary_ berbentuk suatu fungsi linear. Ini adalah
batasan utama model ini.


```
7.3 Support Vector Machine 97
```
