大白話SVM支持向量機：三天從入門到入墳(史上最詳細推導)

支持向量機 支持向量機（SVM）是一種用於解決二分類問題的模型，與之前所有的模型相比，它要複雜得多。原因在於它涉及到的理論涵蓋凸優化理論、對偶理論與核技巧等。最初，SVM適用於線性可分的數據集，但是引入了核函數後，它也能被用於線性不可分的情形。本質上，SVM是一個二次規劃問題，現有的許多軟件都可以用於求解，但考慮到效率問題，實際求解過程中運用的是John Platt提出的SMO算法。在深度學習出現

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