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SVM概述

线性SVM是寻找分类间隔最大的 ωTx+b=0 ，即为最小化 ∥ω∥ 。在引入拉格朗日对偶问题和KKT条件后，问题简化为关于 ∥α∥ 的最优化问题，最后通过SMO快速求解出 ∥α∥ 。通过软间隔可降低了噪声的影响。为了处理线性不可分问题，通过引入核函数，其等效于将线样本映射到高维空间，再进行线性分割。

References & Resources

【1】支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）带完整书签版本
【2】统计学习方法-李航
【3】《凸优化》，作者: Stephen Boyd / Lieven Vandenberghe
【4】支持向量机（五）SMO算法

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