Optimal Margin Classifier
[Lagrange Duality](https://texonom.com/lagrange-duality-8de2c3f1399e4765ba2543d4e8360eeb) 


SVM에서 사용되는 Classifier 알고리즘 중 하나
maximize the margin
$$max_{\gamma, w, b} \gamma$$
means minimize w ([Quadratic Programming](https://texonom.com/quadratic-programming-37ba256051654908ab3b688f48ccde7d))
$$min_{w, b} \frac{1}{2}||w||^2$$
QP 알고리즘을 사용하여 Optimal Margin Classifier 구함

### How to compute
$$w = \Sigma_{i=1}^n\alpha_i y^{(i)}x^{(i)}$$
1. 결정 경계와 서포트 벡터들 사이의 거리, 즉 마진(margin)을 최대화합니다.
2. 선형 또는 비선형 결정 경계를 찾을 수 있습니다.
3. 이상치(outlier)에 민감하지 않습니다.


We can compute Lagrangian(w, b, a) with only alpha without b and w







