前情提要1l 支持向量机的创新之一在于将分类面的求解看作是一个二次规划问题l支持向量机的创新之二在于揭示了对分类起关键作用的只是一部分训练样本，即支持向量1.对线性支持向量机的小结2.线性支持向量机的数学模型：其中 通过求解如下的优化问题得到：2前情提要(续1)前情提要(续2)3.线性支持向量机的编程实现：Matlab C svcoutput(trnx,trny,testx,linear,alpha,bias);nsv alpha bias=svc(trnx,trny,linear); svm_model * svm_train(svm_problem *prob, svm_parameter *param)svm_predict(svm_model *model, svm_node *x)3SVM For Nonlinear Problems求解非线性问题的SVM4第四讲41.如何解决少量非线性可分样本？5内容提要2.如何解决大量非线性可分样本？3.核函数方法（Kernel Trick）54.SVM背后的统计学习理论基本思想：通过训练误差和类间宽度之间的权衡，得到一个最优超平面。1.
