1. 归一化什么鬼？
将数映射到0到1区间，或者把有量纲量转化为无量纲量。
2. 向量的归一化/标准化
就是向量除以向量的长度，得出的结果是长度为1，但方向与一致的向量。
http://www.cnblogs.com/zhangdongsheng/p/5229525.html
3. 找到最优线性分割的原理是找到两个分类的边界超平面(Wt x + b = -1/1)，然后最大化margin ( 2 / ||w|| 注:w向量的长度)，视频中有公式推导，然而没看懂。但关键思路还是最大化margin。
4. 支持向量（对方程求解起作用的那部分向量；在公式中大部分向量的α为0不起作用）
5. 线性方法不够分类时，可以引入核函数，从更高维度进行分类。
6. 转置，就是把数组转过来，囧。 xT表示x的转置。
7. 核函数表示法 xTy => k(x,y)
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本文标题：支持向量机
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