SVM-支持向量機算法
Support Vector Machine 要解決的問題：什麼樣的決策邊界纔是最好的呢？支持向量機 特徵數據本身如果就很難分，怎麼辦呢？ 計算複雜度怎麼樣？能實際應用嗎？ 目標：基於上述問題對SVM進行推導 決策邊界：選出來離雷區最遠的（雷區就是邊界上的點，要Large Margin） 距離的計算 .距離 = 向量(x-x')在平面法向量(W)上的投影 把a換成（x-x'
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