机器学习实验四：SVM
1、分别给出经典的/ 软间隔/核-SVM的优化问题并推导其求解优化过程，实现经典的SVM算法进行图像识别；在二维平面对二类问题给出support vector的一个示例。
2、用PCA、LDA算法提取前 10,20,30,...,160维的图像特征，然后再用SVM进行识别，并比较识别率。
3、另起一节同时设计一个创新的SVM算法，内容简要写在实验报告中，并与经典SVM比较。（详细内容可另写成一篇论文提交到“论文提交处”。）
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