数学模型

最近接触了支持向量机这一内容，由于本人学识尚浅，实在难以完全理解其理论内涵，只能通过实际应用的方式来加深认识。没关系，只要能够熟练运用即可，理论知识可以留待日后深入学习。

再补充一句，如果希望真正掌握这一方法，建议先学习二次规划以及KKT条件，这样会更加轻松。

接下来简单介绍一下支持向量机的功能。它主要用于分类任务。例如，在面对一些嫌疑人样本时，这些样本具有n个不同的体貌特征，并被划分为“有犯罪记录”和“无犯罪记录”两类。假设这些特征与是否犯罪之间存在一定的关联性，那么可以通过对样本进行训练来构建一个支持向量机模型。该模型可以根据新的个体特征判断其是否曾经犯罪。

支持向量机包含四种数学模型：线性可分、线性不可分、非线性可分以及非线性不可分。

按照上述顺序依次尝试，若第一种方法不适用，则可采用第二种方法，并依此类推。

以下将以较为基础的方式逐一讲解这四种模型，便于大家在实际操作中加以应用。

线性可分

这是一种最为基础的方式，即通过绘制一条分界线，将具有不同特征的样本实现彻底分离。

线性不可分

无法完全依照上述情形进行分离时，可采取一定的柔性处理措施，以包容部分