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深度学习网络的训练可能会很慢、也可能无法收敛，本文介绍使用keras进行深度神经网络训练的加速技巧，包括解决梯度消失和爆炸问题的策略（参数初始化策略、激活函数策略、批量归一化、梯度裁剪）、重用预训练层方法、更快的优化器算法，以及学习率的调度策略。

本文以FasionMNIST/加州房价数据集为例，介绍KerasAPI进行分类问题/回归问题模型训练的方法

引言支持向量机（SVM）是一个功能强大并且全面的机器学习模型，它能够执行线性或者非线性分类、回归，甚至异常值检测任务。它是机器学习最受欢迎的模型之一，任何对机器学习感兴趣的人都应该在工具箱中配置一个。SVM特别适用于中小型复杂数据分类。目录引言线性可分和线性不可分线性可分数学定义（二维）：线性可分情况下的最优分隔平面线性可分情况下最优分隔平面的数学理论（优化理论）二次规划问题线性不可分情况下的最优

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