参考
http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html
http://blog.csdn.net/sinat_22594309/article/details/61615946
http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837
理解SVM
函数间隔->几何间隔->拉格朗日算子->KTT条件
函数间隔
全局样本上的函数间隔
几何间隔
全局样本上的几何间隔
拉格朗日对偶
有不等式约束的极值问题求法
KKT条件
最优化间隔分类器
目标：最大化几何间隔
求最小的那一项里就是我们的函数间隔，函数间隔有什么性质？可控可变乖巧听话，所以我们令所有样本的函数间隔都大于等于1，这样后面一项就变成1了，那么优化目标就变成
可以把优化问题变成一个带约束的最小化问题，利用拉格朗日乘子法，构建拉格朗日函数
求这个函数的最大值，由于alpha始终大于等于0，[若alpha取小于0，那么最大值为无穷大]。所以对于函数间隔不是1的点而言，其对应的alpha一定等于0才能取到最大值，因此我们就有了拉格朗日函数的最大值就是第一项，我们想优化的目标函数，因此优化目标变成了
这里根据拉格朗日对偶性将这个极小极大问题转换成极大极小问题，也就是先对w,b求最小值，再求对alpha的最大值。极小问题就转化成求偏导为0，也就是
有了这两个等式，我们再把他们回代到拉格朗日函数当中，有
现在拉格朗日函数中需要优化的参数变成了alpha一个，现在只要求得了alpha的最佳值就解决了我们一开始的优化问题，也就是最后需要我们做的工作就是
实际的应用中，当我们解决了上述最优问题之后，我们再回过来求w,b的最优值。W的值很明显，根据上面求导所得的公式进行计算就成，但b的取值怎么求呢？这需要我们回到梦开始的地方，一开始我们就做了一个约束，要求对所有的样本函数间隔都大于等于1，一会儿就要用到这个。首先，alpha不可能全为0，假如alpha全为0则w也为0，我们知道样本有正负两类，这样y(wx+b)=yb不能保证始终大于1，所以必有不等于0的alpha，而对于不等于0的alpha对应的函数间隔必然为1能保证拉格朗日函数的极大值与我们一开始的优化目标等价，所以通过找到一个支持向量，使用 b=yi−wxi：
我们来观察一下上面这个式子，alpha中大部分都是0的，只在少数函数间隔为1的样本处不为0，那么这样的话w，b的取值就只和这些样本有关，其他的样本根本没有地位啊，为了突出这些样本与众不同的地位，我们把它们称为支持向量，超平面的选择之和他们有关~
