6.1 间隔与支持向量
分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开并选择泛化能力最强的划分超平面。划分超平面可通过如下线性方程描述，其中 W=(w_1;w_2;…;w_d)为法向量，决定了超平面的方向，b为位移项，决定了超平面与原点之间的距离。
样本空间中，任意点 x 到超平面（w,b）的距离可写为
假设超平面（w,b)能将训练样本正确分类，即对于（x_i,y_i）∈D,若y_i=+1,则有 wTx_i+b>0;若y_i=-1,则有wTx_i+b<0。令
距离超平面最近的这几个训练样本点使得上式的等号成立，称为“支持向量”，两个异类支持向量到超平面的距离之和为
被称为“间隔”margin，欲找到具有“最大间隔”的划分超平面，也就是找到约束参数w和b，使得γ最大，即：
支持向量机（support vector machine）SVM的基本型如下：
6.2 对偶问题
感觉学习知识不是一味的抄书转载别人的博客，好像博客转到自己名下了，就是学会了，要学会总结啊亲~
毕业要求变高，一篇小论文不够啊~！