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SVM 进阶：约束优化问题

约束优化问题常常可以化简为以下不等式，

SVM（support vector machine, 支持向量机），是一个二元分类模型，采用方法是高维空间下用超平面分割不同数据点，并使两类的之间的间隔最大化，SVM 的三大核心在于间隔、对偶、核技巧。

Binary relevance for multi-label learning - Zhang, Li, Liu, Geng, 2018, [Frontiers of Computer Science]

二分类：对输出空间的定义，将输入空间通过学习方法处理为一个输出，有$P(Y | X)$ 概率模型或者是非概率模型，一般是分为0或者1 (negative or positive)，典型问题如垃圾邮件过滤。