SVM基本思想及入門學習（轉載+自己解釋爲什麼minL(w)變成minmaxL(a,w)）
支持向量機(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik於1995年首先提出的，它在解決小樣本、非線性及高維模式識別中表現出許多特有的優勢，並能夠推廣應用到函數擬合等其他機器學習問題中[10]。 支持向量機方法是建立在統計學習理論的VC 維理論和結構風險最小原理基礎上的，根據有限的樣本信息在模型的複雜性（即對特定訓練樣本的學習精度，Accuracy）和學習能力（即無錯
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