第六章 支持向量机
6.1 间隔与支持向量 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，通过最大化分类间隔找到最优分类超平面。支持向量是离决策边界最近的样本点。
6.2 对偶问题 对偶问题通过拉格朗日乘子法，将原始优化问题转换为对偶问题，使得求解高维空间中的最优超平面变得更为简单。
6.3 核函数 核函数用于将低维数据映射到高维空间，使得非线性可分问题在高维空间中变得线性可分。常见核函数有线性核、多项式核和高斯核。
6.4 软间隔与正则化 软间隔SVM通过引入松弛变量，允许一定的分类错误，提高模型的泛化能力。正则化参数用于平衡分类间隔和分类错误。
6.5 支持向量回归 支持向量回归（SVR）用于解决回归问题，通过引入ε不敏感损失函数，控制预测误差范围。
6.6 核方法 核方法广泛应用于各种机器学习算法中，如核PCA、核LDA等，通过核函数将线性方法扩展到非线性情况。