机器学习问与答（四）：支持向量机学习（下）
问题五：
为什么要满足这个不等式约束？
问题六：
二次规划算法有哪些？序列最小化优化算法具体是什么样的？
二次规划(QP)：是求解一类特殊的数学优化问题的过程，它是一个线性约束的二次优化问题，即多个变量的二次函数在这些变量上受线性约束的优化(最小化或最大化)问题。二次规划是一类特殊的非线性规划。
二次规划求解方法：拉格朗日方法、Lemke方法、内点法、有效集法、椭球算法等。
SMO详见：https://blog.****.net/miscclp/article/details/8565814
问题七：
怎样选择合适的核函数？
在选用核函数的时候，如果我们对我们的数据有一定的先验知识，就利用先验来选择符合数据分布的核函数；如果不知道的话，通常使用交叉验证的方法，来试用不同的核函数，误差最小的即为效果最好的核函数，或者也可以将多个核函数结合起来，形成混合核函数。
在吴恩达的课上，也曾经给出过一系列的选择核函数的方法：
如果特征的数量大到和样本数量差不多，则选用LR或者线性核的SVM；
如果特征的数量小，样本的数量正常，则选用SVM+高斯核函数；
如果特征的数量小，而样本的数量很大，则需要手工添加一些特征从而变成第一种情况。
出处：https://blog.****.net/ningyanggege/article/details/84072842