机器学习基础之支持向量机SVM实现原理与应用

主要讲解支持向量机SVM的实现原理与应用，包括SVM的应用场景、线性可分SVM的数学推导、近似线性可分SVM的数学推导、核函数的引入与Mercer定理、 SVM如何解决多分类问题、基于SVM的人脸识别和凸优化理论（包括KKT条件、拉格朗日对偶问题与凸优化问题的强对偶性等），提供可运行源代码。