SVM支持向量机
SVM (Support Vector Machine) 二分类，Y为样本的类别： 当X为正例时候 Y = +1 当X为负例时候 Y = -1 因此 优化目标：求出 w和b 使得离决策边界y(x)最近的点到决策边界的距离最远 目标函数： 转换成极小值问题： 应用拉格朗日乘子法转换： 分别对w和b 求偏导 再带入原式化简： L(w,b,a) 其中 xi,xj,是样本值，yi,yj是样本的分类（二分类
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