软间隔最大化是一种优化方法，其主要是利用软间隔寻得最优解，选择最佳分离超平面是一个最优化问题，其依据是如何实现几何间隔最大化。
但实际中，要让训练数据集的几何间隔做到最大化，就需要所有训练样本达到分类超平面的几何间隔均大于此值。不同于硬间隔最大化，软间隔最大化加入了松弛变量的概念，利用软间隔划分超平面，可以排除离群点最优分类超平面的影响。