SVM算法（深入理解拉格朗日乘子法與KKT條件的證明）

SVM應該是一個應用到數學知識很多的AI算法，關於KKT的證明花了很長時間，裏面涉及到大量線性代數的知識。 對偶關係、方向導數與梯度的關係、梯度方向與構造的可取區域的關係、拉格朗日乘子引入的真實含義等等。 （一）間隔與支持向量 SVM（support vector machine）支持向量機，最重要的就是在訓練樣本集中找到支持向量。 如圖所示爲最簡單的二維平面上的分類，要想將圓圈一類和長方形一類分

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