读书笔记：机器学习实战(5)——章6的支持向量机代码和个人理解与注释

时隔好久，前几章博客是去年看的时候写的，后来只看书没有继续写，再后来忙着项目，连书都很少看了。然后是忙完项目后的空白期的疯狂看书，看了很多数据结构算法，设计模式，代码整洁，项目可重构方面的书。年后重新把《机器学习实战》后面的章节读完，现在开始整理笔记。
支持向量机，个人理解就是有一个n维的特征空间，要想把里面的特征二分（多分类是svd的变种方法，后面再讲），那么就需要一个n－1维的超平面来分割它（比如2维的平面分割两块需要一条1维的线）。而这个超平面怎么定义或者怎么求取呢？就是要找到可能在超平面或者超平面“最近”位置的点，来定位它。
下班了，后面下次补，今天有点饿。