SVM——（一）线性可分之目标函数推导方法1

最近在看支持向量机，也查了很多资料。其中关于如何推导出最终的优化目标函数（见文末 (2.14) ）主要有两种方式。第一种就是本文所介绍的，直接通过一个（几何）距离来推导，如周志华机器学习中的SVM就是采用的这种方式；第二种就是下文中所要介绍的，先引入函数间隔，再引入几何间隔，然后得到优化目标函数。对于这两种方法，有人可能先接触到第一种，遇到问题查资料，结果又看到原来还有第二种（我本人就是这样）。所

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