做为一种监督学习模型，支持向量机(Supprot Vector Machine)在机器学习领域内很重要。首先，SVM用来干什么？一句话将，就是分类(Classification)。比较简单的分类，比如线性分类、Logistic 回归等等，得到的分类结果未必是最优的。而SVM则旨在找到一个最优的分类器。从这个目的出发，SVM提出了Soft Margin，Support Vector等等看似很直观的概念。
对支持向量机的介绍，往往从线性模型开始讲起。如果想对这个部分有一个了解，有两个英文的资料绝对值得一读：
1.A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition 数学推导的味道想对浓一些，建议从Section 3 (Linear Support Vector Machines)开始看起;
2.Support Vector Machines Explained 推导和对问题的描述相对简单，值得细读。
但是上述英文资料中对SVM的一些细节问题叙述的并不是很充分，看来大师级的作者，对一些小问题是不屑于去碎碎念的
。但是对于我等初学人士，可以看看国内作者写的有关SVM的一些技术资料，比较好的 推荐如下
3. 最优间隔分类、原始/对偶问题、SVM对偶—斯坦福ML公开课笔记7 http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9774135
4.支持向量机SVM（一）http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html
5.支持向量机SVM（二）http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982684.html
6.支持向量机（三）核函数 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988406.html
7.支持向量机: Support Vector http://blog.pluskid.org/?p=682
尤其是连接7 里面对SVM中一些不好理解的问题有比较形象的说明.
SVM中的一些比较深入的话题
9 规则化和不可分情况处理（Regularization and the non-separable case）http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988415.html
10.支持向量机（五）SMO算法 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/18/1988419.html
11.SVM对偶问题的具体说明 这是我最不好理解的：http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111349
一些利用SVM进行图像识别分类的例子
12. Face Recognition with Support Vector Machines:Global versus Component-based Approach
13.一个国外爱好者的tutorial http://rvlasveld.github.io/blog/2013/07/12/introduction-to-one-class-support-vector-machines/
15.一个Matlab写的有关SVM的DEMO 很基础 但是里面有很多可以值得借鉴学习的 http://stackoverflow.com/questions/16737601/matlab-svm-for-image-classification
16.有时 为了提高SVM的分类精度 我们的分类对象不仅仅是简单的图像数据本身 可能是图像中的某些特征 我们需要把它提取出来 并且对它进行SVM
http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/digit-classification-using-hog-features.html
17.有关Matlab的一个比较著名的demo mathworks 自家的资料不过需要安装 Matlab 2014+ http://cn.mathworks.com/help/stats/support-vector-machines-svm.html#bsr5b6n
18.利用SIFT特征进行SVM分类的软件包 Matlab 编写 http://www.vlfeat.org/applications/apps.html
19.SVM - Support vector machine with MATLAB based on database Caltech101 http://dipwm.blogspot.com/2013/01/svm-support-vector-machine-with-matlab.html
20.SOme Matlab Tricks About read img:https://computervisionblog.wordpress.com/2011/04/13/matlab-read-all-images-from-a-folder-everything-starts-here/
最后，放出我写的一个有关SVM对简单图像分类的程序 很简单 too low too navie