SVM推荐阅读文献及博客

SVM 是经典的分类算法，网络上有很多的精彩博文和书籍讲解，今天自己把这些资料汇总下，感谢大牛们的分享！

算法中核心推导公式：

[1] JerryLead的博客，作者根据斯坦福的讲义给出了流畅和通俗的推导：SVM系列。

[2]嘉士伯的SVM入门系列，讲得很好。

[3] pluskid的支持向量机系列，非常好。其中关于dual问题推导非常赞。

[4] Leo Zhang的SVM学习系列，博客中还包含了很多其他的机器学习算法。

[5] v_july_v的支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）。结构之法算法之道blog。

[6] 李航的《统计学习方法》，清华大学出版社

[7] SVM学习——Sequential Minimal Optimization

[8] SVM算法实现（一）

[9] Sequential Minimal Optimization: A FastAlgorithm for Training Support Vector Machines

[10] SVM --从“原理”到实现

[11] 支持向量机入门系列

[12]SVM的各个版本及其多种语言实现代码合集

[13] Karush-Kuhn-Tucker(KKT) conditions

[14] 深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

[15] 机器学习算法与python实践

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