（一） SVM的八股简介 支持向量机 (Support Vector Machine) 是 Cortes 和 Vapnik 于 1995年首先提出 的，它在解决小样本、 非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势， 并能够 推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 支持向量机方法是建立在统计学习 理论的 VC 维理论和结构风险最小原理基础上的， 根据有限的样本信息在模型的 复杂性（即对特定训练样本的学习精度， Accuracy）和学习能力（即无错误地识 别任意样本的能力） 之间寻求最佳折衷， 以期获得最好的推广能力 （或称泛化能 力）。 以上是经常被有关 SVM 的学术文献引用的介绍，有点八股，我来逐一分解并解 释一下。 Vapnik 是统计机器学习的大牛，这想必都不用说，他出版的《 Statistical Learning Theory 》是一本完整阐述统计机器学习思想的名著。在该书中
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