機器學習入門|支持向量機（二）-核函數的引入

上篇博客 機器學習入門|支持向量機（一） 提到了SMO算法，這是用來求解優化函數變爲關於拉格朗日乘子的二次規劃問題的，是由Microsoft Research的John C.Platt在1998年發表的論文《Sequential Minimal Optimaization A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines》中提出的，是最快的

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