这里，感觉用纯文字不能很好的表达推导的过程，我把自己学习这部分时觉得讲的比较好的一位老师推荐给大家，（都是纯手工板书推导）一共有好几节内容，看完相信你会对支持向量机及其推导过程有一定的认识，链接如下：
支持向量机（SVM）公式推导
2022-05-17
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支持向量机（SVM）公式推导
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SVM的关键是找到一个最优的超平面，这个超平面可以通过使得最靠近超平面的样本点之间的间隔最大化来定义。这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量。SVM的优化目标可以表示为一个凸二次规划问题，可以通过求解对应的拉格朗日函数来得到最优解。
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