- 基本篇：
- 支持向量机: Maximum Margin Classifier —— 支持向量机简介。
- 支持向量机: Support Vector —— 介绍支持向量机目标函数的 dual 优化推导，并得出“支持向量”的概念。
- 支持向量机：Kernel —— 介绍核方法，并由此将支持向量机推广到非线性的情况。
- 支持向量机：Outliers —— 介绍支持向量机使用松弛变量处理 outliers 方法。
- 支持向量机：Numerical Optimization —— 简要介绍求解求解 SVM 的数值优化算法。
- 番外篇：
- 支持向量机：Duality —— 关于 dual 问题推导的一些补充理论。
- 支持向量机：Kernel II —— 核方法的一些理论补充，关于 Reproducing Kernel Hilbert Space 和 Representer Theorem 的简介。
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