SVM问题求助

最近在自学ML，看到说在可分的情况下，SVM的泛化错误率上界是支持向量个数/(样本数+1)，我能理解分错的样本只有可能是支持向量，但分母为什么是样本数+1，而不是样本数呢

因为是考虑 generalization error，所以是你先有 n 个 iid samples，然后有第 n+1 个新的 sample

以前写的 notes 找不到了。帮你找了一个证明：https://ocw.mit.edu/courses/math ... ecture-notes/l4.pdf

平滑？不确定