SVM 和最優化

1 前言 講解支持向量機(SVM)的文章數不勝數，不過大多缺乏中間很多推導細節。 相比其他經典機器學習算法，SVM裏面有更多的數學推導，用到拉格朗日乘子法，KKT條件，線性和非線性的核函數，這些都對非數學專業的入門者造成一定門檻。 不過挑戰意味着機遇，完全打通這些知識，可能會助你提升一個臺階，儘管當下SVM用的可能沒有之前火爆，但SVM作爲在深度學習模型之前應用最廣泛的模型之一，仍然有必要研究推導

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