软间隔：
高斯核函数
这里可以粗略理解成：多项式可以实现数据的维度扩增，而高斯核是指数形式，展开就是无穷多的多项式，所以高斯核可以将数据映射到无穷维度
支持向量机以下博客可以：
http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6767980.html
https://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/42979523
为什么要用对偶形式
要注意用拉格朗日对偶并没有改变最优解，而是改变了算法复杂度：
在原问题下，求解算法的复杂度与样本维度（等于权值w的维度）有关；
而在对偶问题下，求解算法的复杂度与样本数量（等于拉格朗日算子a的数量）有关。
因此，如果你是做线性分类，且样本维度低于样本数量的话，在原问题下求解就好了，Liblinear之类的线性SVM默认都是这样做的；
但如果你是做非线性分类，那就会涉及到升维（比如使用高斯核做核函数，其实是将样本升到无穷维），升维后的样本维度往往会远大于样本数量，此时显然在对偶问题下求解会更好。
smo算法
kkt条件：
你怎么说