极其淡腾的一学期终于过去了，暑假打算学下台大的这门机器学习技法。

第一课是对SVM的介绍，虽然之前也学过，但听了一次感觉还是很有收获的。这位博主总结了个大概，具体细节还是

要听课：http://www.cnblogs.com/bourneli/p/4198839.html

这位博主总结的很详细：http://www.cnblogs.com/xbf9xbf/p/4617120.html

这节课提出了一个重要的概念--maxmum margin（它和hinge loss是线性SVM最重要的两个部分），离分类面最近的点到分类面最远的距离；所需要优化的目标及限制条件。

这就是最原始的线性SVM，其实和正则化是非常像的。

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