原始形式和對偶形式是從兩個方面去計算梯度下降的問題，兩種方法找誤分點的個數是一樣的，區別在於，找到乙個誤分點時兩者接下來的計算方法：（n為訓練集大小，n為特徵數量）
（1）對偶形式：掃一遍n，計算每條資料在之前被加了幾（ai）次（當η取1時，ai相當於第i組資料的梯度xiyi被加了幾次，找到乙個誤分點後直接加上，而不是每次加），因為xixj已經被提前計算在gram矩陣中，所以每次是o（1），那麼掃一遍n就是o（n）。
（2）原始形式：每次計算w*x，計算此內積複雜度為o（n）
所以看下來，選擇哪種計算方法取決於訓練集和特徵數量的大小。
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