支持向量机就是最优化问题，让两边有尽可能大的间隙。
构造过程
构造结果：构造成拉格朗日函数去求解。
最后就是求a的最优值使L最大。若判断正确的则a为0时候L为最大
数学基础
拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush
Kuhn Tucker）条件
最优化问题会碰到一下三种情况：
1.无约束条件：一般求导求最小值
2.等式约束条件：一般用拉格朗日乘子法
3.不等式约束条件：一般用泛华的拉格朗日乘子法即为KKT
支持向量机
边界上的点为最重要的
推广为核方法：非线性的，内积形式
参考
https://blog.csdn.net/lijil168/article/details/69395023
https://www.zhihu.com/question/38586401
https://www.sohu.com/a/128747589_614807
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本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/hfhaxqtx.html
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