理解分类超平面、核技巧与序列最小优化(SMO)求解流程,构建从原理到可视化实验的完整认知。
介绍最大间隔分类、支持向量、软间隔与惩罚参数的作用,建立 SVM 的几何直觉。
上传 CSV 后观察多项式核与高斯核如何将二维不可分数据映射到三维空间并趋向线性可分。
可视化拉格朗日乘子成对更新过程,理解 KKT 条件驱动 SVM 二次规划逐步收敛,实时展示优化路径。