机器学习sklearn之SVM推导（二）
接着上文（机器学习sklearn之SVM推导（一） ），今天主要继续手写线性支持向量机的算法流程，及存在的问题和解决办法。首先是接着上次的推导，上图！ 当出现异常点时，硬间隔最大化的线性SVM无法进行正常分类，或者泛化性不好，所以在样本上引入了松弛变量，当然引入松弛变量也是有代价的，所以在优化目标函数上有稍微的差别，但是求解的方法和思路是一直的。上图！！ 最后是支持向量的寻找，找到S个支持向量后，
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