前言：
之前写过一篇关于SVM的博客，感觉适合入门用，这篇是用来准备面试的~
1.支持向量
1.1 线性可分
首先我们先来了解下什么是线性可分，如下图所示：
在二维空间上，两类点被一条直线完全分开叫做线性可分。
严格的数学定义是：$D_{0}$ 和 $D_{1}$是$n$维欧氏空间中的两个点集。如果存在$n$维向量$w$和实数$b$，使得所有属于$D_{0}$的点$x_{i}$都有$wx_{i} + b > 0$,而对于所有属于$D_{1}$的点$x_{j}$则有$wx_{j} + b < 0$,则我们称$D_{0}$和$D_{1}$线性可分。
1.2 最大间隔超平面
严格的数
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1. 原理
2. 怎么理解最大间隔
3. 软间隔
4. 核函数的理解
5. 常用的核函数