匆忙之中將凌亂的學習摘錄記錄於此，有勝於無吧。

涉及部分預備知識，比較雜亂。

線性代數

1.內積

2.範數

3.正交

4.二次型

運籌學

1.線性規劃

線性規劃的求解方法：圖解法、單純形法等。

2. 對偶問題

3. 二次規劃

二次規劃求解過程，轉化成對偶問題，以及利用拉格朗日乘子和KKT條件是關鍵。

可以參照 周志華《機器學習》附錄部分的拉格朗日乘子法的知識以及《運籌學》中提到的KT條件等進行理解。

本篇知識主要為 支援向量機（SVM）鋪路。

其實還有很多重要的基礎知識，比如特徵值與特徵向量等等知識，都是值得進一步理解的。

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2018/10/02 補充

學習路上吃了很多虧，無法及時的將所學的東西運用起來。時間不夠用啊，我的專業不是這個方向，有很多事情等著我去做呢，這個時候最高效的方式是先了解如何使用，然後練習即可。學有餘力再去專研其理論知識（人生苦短）。以今天的經驗教訓來看，本文的這些東西，以後不要再糾結了，儘量不要把時間花在這方面。

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參考資料：

1. 《工程數學 線性代數》 同濟大學，第六版。

2. 《運籌學》清華大學，第三版。

3. 《機器學習》周志華著。