在各種對svm的講解中，有乙個知識點都講得不夠透徹：svm的目標函式是最大化支援向量的幾何間隔，但怎麼最後就變成了最小化法向量（斜率）了呢？
可以想像一下，乙個超平面，斜率和截距以相同的倍數增大，這個超平面是不變的。也就是說，乙個固定的超平面的引數卻是不固定的。在我們求最優超平面時，解空間也就變成了無窮大。我們當然可以通過預先給這些引數設定一些約束來縮小解空間。那麼，這個約束就是：令支援向量的函式間隔=1。
這個約束的優點有兩方面：
本質上跟svm沒什麼關係，名字較易讓人困惑。但libsvm裡都加入了這個功能，不得不說一下。其實是求解乙個線性回歸問題，但由於對斜率增加了最小範數要求，最優化問題形式上和svm很像，最後求出的線性函式表示式也跟svm很像，出現了美妙的與支援向量的內積形式。
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