浙大機器學習課程-4-支持向量機（SVM處理非線性可分1，加正則項）
SVM處理非線性：讓非線性可分也有解 改造方式 如果訓練樣本不是線性可分的，就找不出w和b滿足下面這個式子， 所以引入了鬆弛變量 引入了鬆弛變量使得上面這個限制條件可以成立 最小化w的模是爲了最大化d， 但是又不能讓kesai i 太大，太大的話優化問題會過於發散，上面這個式子就是爲了限制kesai i不會 太大，相當於把所有的kesai i求和，加了一個係數C，換句話說，C有兩個任務，1是最小化
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