一个周末都在看支持向量机的东西，看出了一些端倪，不过还不深入，有时间以后继续深入学习。
简单地说，就是先将问题简化，对于线性问题进行研究，找出最大间隔超平面（线性可分），对集合进行分类。然后将问题进行扩展，通过核函数，将问题由一维进化到多维，通过拟合的方式，在多维空间内对集合进行分类，解决线性不可分问题。
问题的推导比较复杂，看了个大概，以后用到了再学习，没时间记住结论就可以了。
下面几个博客写得很好：
http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html
http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/05/02/basic-of-svm.html
http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837
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