SVM--支持向量機簡述

此文是根據July大神所寫的支持向量機通俗導論（理解SVM的三層境界）一文的讀後感，記錄下自己的一點感悟與體會。 SVM 它本質上即是一個二分類方法，用 wT+b 定義分類函數，於是求w、b，爲尋最大間隔，引出 1/2∥w∥2 ，繼而引入拉格朗日因子，化爲對拉格朗日乘子α的求解（求解過程中會涉及到一系列最優化或凸二次規劃等問題），如此，求w、b 與求α 等價，而α的求解可以用一種快速學習算法SMO

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