9.支撑向量机-SVM
SVM要最大化margin，而margin=2d,所以问题转化为最大化d. SVM算法最终的最优化问题： s.t. 表示subject to，它后面的式子表示约束条件。 这个最优化问题是Hard Margin SVM问题，它假设数据是线性可分的。 Soft Margin SVM： 核函数： 变化后的项中有一部分是xi*xj,也就是对于任意两个样本点的x值点乘。在多项式求解的时候需要对xi添加多项式
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