這一章介紹的知識特別豐富，無論是核方法(Kernel)還是SMO高效求解SVM對偶問題中的啓發式搜索，都很值得我們反覆理解品味發明者的思想。話不多說，筆記整理如下：

支持向量機知識點總結：

其中，關於核方法那部分內容用了機器學習有很多關於核函數的說法，核函數的定義和作用是什麼？第一個答主的圖片加以解釋(對直觀理解低、高維之間特徵映射很有幫助)；多分類SVM學習了支持向量機原理詳解(八): 多類分類SVM這個知乎專欄的相關知識.(Stanford CS229 notes沒有這部分內容，爲了知識的完整性還是選擇自己找資料看了)真的很感謝網上各位大佬細心的梳理推導與總結。