效果图：采用基于核的Fisher算法自动分类识别效果图。5.7支持向量机理论基础：支持向量机是建立在统计学理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题，已成为机器学习界的研究热点之一，并成功的应用于分类、函数逼近和时间序列预测等方面。确定一个超平面，将两类样本集分开，并具有最大间隔(最大化函数式最大)，这样的超平面为最大间隔超平面，也称最优分类超平面。将求得的解带回拉格朗日函数得到因为上式只涉及到向量的a求解，因此我们把L(W,a,b)改成H(a)。对了构造最优化超平面，在且满