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，支持向量机是在正负样本之间找出一个超平面，用以分类。在决定这个超平面时，这些样本点发挥的作用（或者说权重）并不一样大，有一些样本点起了关键作用，这就是“支持向量”，那其他的样本点就算是普通向量吧。hardexample是假正，也就是负样本被判定成了正例，也就是说在首次训练中它们没有发挥支持向量的作用，仅作为“正例”的普通样本对待了。这些样本点靠近首次SVM分类产生的超平面，它们容易被分错。从hardexample提取特征并再次训练，明确了hardexample的支持向量的作用，这将导致超平面的偏移，在后续的分类中纠正部分假正的错误。
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