前言 一个月余前，在微博上感慨道，不知日后是否有无机会搞DM，微博上的朋友只看不发的围脖评论道：算法研究领域，那里要的是数学，你可以深入学习数学，将算法普及当兴趣。想想，甚合我意。自此，便从友人rickjin写的“正态分布的前世今生”开始研习数学。 如之前所说，“今年5月接触DM，循序学习决策树.贝叶斯，SVM.KNN，感数学功底不足，遂补数学，从正态分布的前后今生中感到数学史有趣，故买本微积分概念发展史读，在叹服前人伟大的创造之余，感微积分概念模糊，复习高等数学上册，完后学概率论与数理统计，感概道：微积分是概数统计基础，概数统计则是DM&ML之必修课。”包括读者相信也已经感觉到，我在写这个系列的时候，其中涉及到诸多的数学概念与基础知识(例如此篇SVM文章内诸多max.s.t.对偶.KKT条件.拉格朗日.松弛因子等问题则皆属最优化理论与算法范畴内)，特别是概率论与数理统计部分。更进一步，在写上一篇文章的时候，看到机器学习中那么多距离度量的表示法，发现连最起码的期望，方差，标准差等基本概念都甚感模糊，于此，便深感数学之重要性。 很快，我便买了一本高等
