svm超详细推导

   支持向量机是一种二分类模型，他的基本想法就是基于训练集和样本空间中找到一个最好的划分超平面，将两类样本分割开来，首先你就要知道什么样的划分发才能称为“最”好划分   看上图，二维平面上有两类样本，一类是用‘+’表示，另一类用‘-’表示，那么中间那几条划分线每条都能将两类样本分割开来，但我们我们一眼就注意到中间那条加粗的划分超平面，似乎他是最好的，因为两类的样本点都离他挺远的，专业点说就是该划

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