目录
一，优化目标
1.1 从逻辑回归到SVM
1.1.1 回顾逻辑回归算法
1.1.2 损失项变换
1.1.3 正则化变换
1.1.4 假设函数变换
1.2 最大间隔
1.2.1 直觉上理解
1.2.2 最大间隔的数学原理
二， 核函数
2.1 高斯核函数
2.2 其他核函数
三，SVM的使用建议
3.1 超参数
3.2 核函数的选择以及训练
3.3 多分类问题
一，优化目标
支持向量机（Support Vector Machines,简称SVM）是一个非常强大且广泛运用与工业界和学术界的算法，其为学习复杂的非线性方程提供了一直清晰且强大的方法。其即可用于分类问题，又可稍加变形运用到
