此案例用于二分类问题，最终得到一条分界线（直线）：f=weights*x+shift. 源码不再贴出，只讲解最核心的doTrain()里的内容。参数含义翻译自ml.hpp文件。与SVM不同，SVMSGD不需要设置核函数。随机梯度下降、平均随机梯度下降。边界
本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。在学习核函数的时候，我一直有几个很好奇的问题。Why 为什么线性可分很重要?Why 为什么低维数据升级到高维数据之后，
宏定义的展开按照括号中展开，不会按照算数方法一样自动添加括号，如#defineSQR(x*x). 计算完chi得到特征词后，将每一篇文档读入内存，计算分词后计算TFIDF后，写入文件，为类号，单词号，TFIDF值。属于相同类的记录要隔开。
数据共有785列，第一列为label，剩下的784列数据存储的是灰度图像的像素值 28*28=784. 主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。支持向量机是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。在支持
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