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支持向量机 （SVM） 是一个非常经典且高效的分类模型。 但是， 支持向量机中涉及许多复杂的数学推导， 并需要比较强的凸优化基础， 使得有些初学者虽下大量时间和精力研读， 但仍一头雾水， 最终对其望而却步。 本文旨在从零构建支持向量机， 涵盖从思想到形式化， 再简化， 最后实现的完整过程， 并展现其完整思想脉络和所有公式推导细节。 本文力图做到逻辑清晰而删繁就简， 避免引入不必要的概念， 记号等。 此外， 本文并不需要读者有凸优化的基础， 以减轻读者的负担。 对于用到的优化威廉希尔官方网站 ， 在文中均有其介绍。
尽管现在深度学习十分流行， 了解支持向量机的原理， 对想法的形式化， 简化， 及一步步使模型更一般化的过程， 及其具体实现仍然有其研究价值。 另一方面， 支持向量机仍有其一席之地。 相比深度神经网络， 支持向量机特别擅长于特征维数多于样本数的情况， 而小样本学习至今仍是深度学习的一大难题.
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