支持向量机 :简称SVM. 它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
理解SVM，首先先弄清楚一个概念：线性分类器
先从线性可分的数据讲起，如果需要分类的数据都是线性可分的，那么只需要一根直线f(x)=wx+b就可以分开了，类似这样：
这种方法被称为：线性分类器，一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面（hyper plane）。也就是说，数据不总是二维的，比如，三维的超平面是面。但是有个问题：
上述两种超平面，都可以将数据进行分类，由此可推出，其实能有无数个超平面能将数据划分，但是哪条最优呢
最大间隔分类器Maximum Margin Classifier：
简称MMH， 对一个数据点进行分类，当超平面离数据点的“间隔”越大，分类的确信度（confidence）也越大。所以，为了使得分类的确信度尽量高，需要让所选择的超平面能够最大化这个“间隔”值。这个间隔就是下图中的Gap的一半。
用以生成支持向量的点，如上图XO，被称为支持向量点，因此SVM有一个优点，就是即使有大量的数据，但是支持向量点是固定的，因此即使再次训练大量数据，这个超平面也可能不会变化。
非线性分类：
数据大多数情况都不可能是线性的，那如何分割非线性数据呢？
解决方法是将数据放到高维度上再进行分割，如下图：
当f(x)=x时，这组数据是个直线，如上半部分，但是当我把这组数据变为f(x)=x^2时，这组数据就变成了下半部分的样子，也就可以被红线所分割。
比如说，我这里有一组三维的数据X=（x1,x2,x3），线性不可分割，因此我需要将他转换到六维空间去。因此我们可以假设六个维度分别是：x1,x2,x3,x1^2,x1*x2,x1*x3，当然还能继续展开，但是六维的话这样就足够了。
新的决策超平面：d(Z)=WZ+b，解出W和b后带入方程，因此这组数据的超平面应该是：d(Z)=w1x1+w2x2+w3x3+w4*x1^2+w5x1x2+w6x1x3+b但是又有个新问题，转换高纬度一般是以内积（dot product）的方式进行的，但是内积的算法复杂度非常大。
松弛变量：
数据本身可能有噪点，会使得原本线性可分的数据需要映射到高维度去。对于这种偏离正常位置很远的数据点，我们称之为 outlier ，在我们原来的 SVM 模型里，outlier 的存在有可能造成很大的影响，因为超平面本身就是只有少数几个 support vector 组成的，如果这些 support vector 里又存在 outlier 的话，其影响就很大了。
因此排除outlier点，可以相应的提高模型准确率和避免Overfitting的方式。
