说明：  支持向量机模式识别教程 教程首先介绍了VC维和结构风险最小化的概念。然后，我们描述线性可支持向量机（SVM）的可分离和不可分离的数据，通过一个不平凡的例子详细。我们描述了一个机械类比，并讨论当SVM解决方案是唯一的，当它们是全球性的。我们描述了如何实现支持向量机训练，并详细讨论了用于构造数据非线性的SVM解决方案的核心映射技术。
(A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition)