《機器學習》 周志華學習筆記第六章 支援向量機（課後習題）python 實現
一、
1.間隔與支援向量
2.對偶問題
3.核函式
xi與xj在特徵空間的內積等於他們在原始yangben空間中通過函式k(.,.)計算的結果。
核矩陣K總是半正定的。
4.軟間隔與正則化
軟間隔允許某些samples不滿足約束
鬆弛變數
5.支援向量迴歸（SVR）
6.核方法（引入核函式）
自己學習時寫了程式碼，其中書中提到的SVM的經典的優化演算法SMO我找到了論文並進行了下載，程式碼進行了python 實現，有需要的可以自己檢視，習題以後補上。
https://github.com/makang101/machinelearning/tree/master/chapter6SVM
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