1.点(x1, y1)到直线 Ax + By + C = 0 的距离：
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忽略正负号，分子写成矩阵形式，分母写为范数：
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再写成n维：
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由此得到SVM目标函数（求所有的最小距离的最大值）：
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支持向量机名字的来历：
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圈中的五角星点（实际上是多维向量），位于过渡带上，支撑了分割超平面，因此称为支持向量（support vector），由支撑向量做的机器，就叫做支持向量机（support vector machine）~~
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这就是最大间隔分离超平面，使用几何的方法推导出来的
线性分类问题 点到超平面的距离 1.点(x1, y1)到直线 Ax + By + C = 0 的距离： 忽略正负号...
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