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学习 SVM 的最好方法是实现一个 SVM，可讲理论的很多，讲实现的太少了。假设你已经读懂了 SVM 的原理，并了解公式怎么推导出来的，比如到这里：SVM 的问题就变成：求解一系列满足约束的 alpha 值，使得上面那个函数可以取到最小值。然后记录下这些非零的 alpha 值和对应样本中的 x 值和 y 值，就完成学习了，然后预测的时候用：上面的公式计算出 f(x) ，如果返回值 > 0 那么是 +1 类别，否则是 -1 类别，先把这一步怎么来的，为什么这么来找篇文章读懂，不然你会做的一头雾水。

kNN （k-nearest neighbors）作为一个入门级模型，因为既简单又可靠，对非线性问题支持良好，虽然需要保存所有样本，但是仍然活跃在各个领域中，并提供比较稳健的识别结果。 说到这里也许你会讲，kNN 我知道啊，不就是在特征空间中找出最靠近测试样本的 k 个训练样本，然后判断大多数属于某一个类别，那么将它识别为该类别。这就是书上/网络上大部分介绍 kNN 的说辞，如果仅仅如此，我也不用写这篇文章了。事实上，kNN 用的好，它真能用出一朵花来，越是基础的东西越值得我们好好玩玩，不是么？