SVM就是一种二类分类模型，他的基本模型是的定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM的学习策略就是间隔最大化。

首先是凸集，这个的几何意义如图所示，指集合中任意两点间的线段永远在集合中的集合。
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常见的凸集有，n维实数空间；一些范数约束形式的集合；仿射子空间；凸集的交集；n维半正定矩阵集。

参考

写的比较好的支持向量机https://zhuanlan.zhihu.com/p/77750026