SVM--支持向量机简述
此文是根据July大神所写的支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）一文的读后感，记录下自己的一点感悟与体会。 SVM 它本质上即是一个二分类方法，用 wT+b 定义分类函数，于是求w、b，为寻最大间隔，引出 1/2∥w∥2 ，继而引入拉格朗日因子，化为对拉格朗日乘子α的求解（求解过程中会涉及到一系列最优化或凸二次规划等问题），如此，求w、b 与求α 等价，而α的求解可以用一种快速学习算法SMO
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