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“由于理解支持向量机（Support Vector Machines， SVM）需要掌握一些理论知识，而这对于

读者来说有一定难度，于是建议读者直接下载LIBSVM使用。”我发现，在介绍SVM时，不止一

本书都采用了以上这种模式。本书并不打算沿用这种模式。我认为，如果对SVM的理论不甚了解

就去阅读其产品级C++代码，那么读懂的难度很大。但如果将产品级代码和速度提升部分剥离出

去，那么代码就会变得可控，或许这样的代码就可以读懂了。

有些人认为， SVM是最好的现成的分类器，这里说的“现成”指的是分类器不加修改即可直

接使用。同时，这就意味着在数据上应用基本形式的SVM分类器就可以得到低错误率的结果。

SVM能够对训练集之外的数据点做出很好的分类决策。

本章首先讲述SVM的基本概念，书中会引入一些关键术语。 SVM有很多实现，但是本章只

关注其中最流行的一种实现，即序列最小优化①（Sequential Minimal Optimization， SMO）算法。

在此之后，将介绍如何使用一种称为核函数（kernel）的方式将SVM扩展到更多数据集上。