书读的太少，想的太多

上个月参加了在北京举办SIGKDD国际会议，在个性化推荐、社交网络、广告预测等各个领域的workshop上都提到LDA模型，感觉这个模型的应用挺广泛的，会后抽时间了解了一下LDA，做一下总结：（一）LDA作用　　传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档

支持向量机的原理很简单，就是VC维理论和最小化结构风险。在阅读相关论文的时候，发现很多文章都语焉不详，就连《A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition》这篇文章对拉格朗日条件极值问题的对偶变换都只是一笔带过，让很多人觉得很困惑。下面我将就SVM对线性可分的情况作详尽的推导。