针对线性不可分问题，SVM引入了核函数方法，将低维空间的线性不可分问题映射到高维空间，使其变得线性可分。
注意：核函数和映射函数没有关系，只是用来计算计算映射到高维空间之后的内积的一种简便方法。
后面又刷了一遍西瓜书，对SVM分类算法的硬间隔最大化及软间隔最大化问题进行了总结，上图！！！
SVM分类算法至此终于推导完了，总结中详细说明了KKT条件寻找支持向量的方式，以前在看刘建平博客的时候，发现在这边没有详细说明，这里给出了分析过程，感谢阅读！