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支持向量机 （SVM） 是一个非常经典且高效的分类模型。 但是， 支持向量机中涉及许多复杂的数学推导， 并需要比较强的凸优化基础， 使得有些初学者虽下大量时间和精力研读， 但仍一头雾水， 最终对其望而却步。 本文旨在从零构建支持向量机， 涵盖从思想到形式化， 再简化， 最后实现的完整过程， 并展现其完整思想脉络和所有公式推导细节。 本文力图做到逻辑清晰而删繁就简， 避免引入不必要的概念， 记号等。 此外， 本文并不需要读者有凸优化的基础， 以减轻读者的负担。 对于用到的优化技术， 在文中均有其介绍。
尽管现在深度学习十分流行， 了解支持向量机的原理， 对想法的形式化， 简化， 及一步步使模型更一般化的过程， 及其具体实现仍然有其研究价值。 另一方面， 支持向量机仍有其一席之地。 相比深度神经网络， 支持向量机特别擅长于特征维数多于样本数的情况， 而小样本学习至今仍是深度学习的一大难题.
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