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支持向量機 （SVM） 是一個非常經典且高效的分類模型。 但是， 支持向量機中涉及許多復雜的數學推導， 并需要比較強的凸優化基礎， 使得有些初學者雖下大量時間和精力研讀， 但仍一頭霧水， 最終對其望而卻步。 本文旨在從零構建支持向量機， 涵蓋從思想到形式化， 再簡化， 最后實現的完整過程， 并展現其完整思想脈絡和所有公式推導細節。 本文力圖做到邏輯清晰而刪繁就簡， 避免引入不必要的概念， 記號等。 此外， 本文并不需要讀者有凸優化的基礎， 以減輕讀者的負擔。 對于用到的優化技術， 在文中均有其介紹。
盡管現在深度學習十分流行， 了解支持向量機的原理， 對想法的形式化， 簡化， 及一步步使模型更一般化的過程， 及其具體實現仍然有其研究價值。 另一方面， 支持向量機仍有其一席之地。 相比深度神經網絡， 支持向量機特別擅長于特征維數多于樣本數的情況， 而小樣本學習至今仍是深度學習的一大難題.
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