线性可分支持向量机
定义函数间隔，
定义几何间隔
目标，几何间隔最大化？
令函数间隔=1，将原问题转为凸二次规划问题
怎么求解凸二次规划呢？原问题不好求？
所以，拉格朗日，得到对偶问题。求解了对偶问题，得到拉格朗日乘子，利用KKT，得到w,b
所以接下来的目标，求解对偶问题的最优化
怎么求呢？SMO
后来呢，遇到线性不可分的问题怎么办？加松弛变量
再后来，遇到非线性咋整？映射，将实例空间映射到线性可分的空间，再利用SVM分开就行，可是。。。这映射函数不好找啊，咋整？
么事，咱么有核函数，啥意思么？核函数可以在低维进行计算，而将实质上的分类效果表现在了高维上，完美！！！
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
SMO优化算法
