diff --git a/机器学习算法原理及推导/李航——统计学习方法/7.支持向量机——升维打击.md b/机器学习算法原理及推导/李航——统计学习方法/7.支持向量机——升维打击.md
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@@ -139,13 +139,8 @@ Support vector machines
 > 图中心，虚线到实线的距离我们称之为γ，我们要做的是最大化γ，使得这个超平面调整为γ的一个最大值，等价于找到了最优的超平面
 
 **式子如下：**
-$$
-\max_{w,b} \quad γ
-$$
 
-$$
-s.t.\quad y_i(\frac{w}{||w||}*x_i+\frac{b}{||w||})≥γ \quad i=1,2,...,N
-$$
+![1620100488418](assets/1620100488418.png)
 
 > γ：表示几何间隔
 >
@@ -164,47 +159,68 @@ $$
 既然我们最终是\frac{\hat{γ}}{||w||} ，那么式子我们可以简化成
 $$
 
-$$
-y_i(wx_i+b)≥\hat{γ}，其中\hat{γ}是函数间隔
-$$
+![1620100528671](assets/1620100528671.png)
 
 max的时候是几何间隔，也就是最终s.t. 还是会约束着它朝着几何间隔去走，但是这样的好处就是下方的||w||就没有了
 
 **简化后如下：**
-$$
-\max_{w,b} \quad \frac{\hat{γ}}{||w||}
-$$
 
-$$
-s.t.\quad y_i(w*x_i+b)≥γ \quad i=1,2,...,N
-$$
+![1620100544902](assets/1620100544902.png)
 
 之前我们说过，对于函数间隔，我们等比例放大缩小w、b可以让最终结果变成1，也就是γ=1
 
 **再简化后：**
+
+![1620100565725](assets/1620100565725.png)
 $$
-\max_{w,b} \quad \frac{1}{||w||}
+后面要用到拉格朗日乘子法，我们把\frac{1}{||w||}变成\frac{1}{2}||w||^2，这两者是等价的
 $$
 
+**再简化后：**
+
+![1620100585894](assets/1620100585894.png)
 $$
-s.t.\quad y_i(w*x_i+b)≥1 \quad i=1,2,...,N
+\min_{w,b} \quad \frac{1}{2}||w||^2
 $$
 
-
 $$
-我们想要最大化\frac{1}{||w||}，那么相当于最小化||w||
+s.t.\quad y_i(w*x_i+b)-1≥0 \quad i=1,2,...,N
 $$
 
+> 利用拉格朗日乘子法，推导成如下式子
+
+![1620100681735](assets/1620100681735.png)
 $$
-后面要用到拉格朗日乘子法，我们把\frac{1}{||w||}变成\frac{1}{2}||w||^2，这两者是等价的
+L(w,b,α)=\quad \frac{1}{2}||w||^2-\sum^N_{i=1}α_iy_i(w*x_i+b)+\sum^N_{i=1}α_i
 $$
 
-**再简化后：**
 $$
-\min_{w,b} \quad \frac{1}{2}||w||^2
+目标：\min_{w,b}\max_aL(w,b,α)
 $$
 
 $$
-s.t.\quad y_i(w*x_i+b)-1≥0 \quad i=1,2,...,N
+转换成：\max_a\min_{w,b}L(w,b,α)
 $$
 
+
+
+将拉格朗日函数L(w,b,α)分别对w,b求偏导并令其等于0
+
+![1620100449792](assets/1620100449792.png)
+
+进行推导
+
+![1620100641814](assets/1620100641814.png)
+
+
+
+2.求minL(w,b,α)对α的极大，即是对偶问题
+
+![1620100936402](assets/1620100936402.png)
+
+3.求max转换成min：
+
+![1620101031289](assets/1620101031289.png)
+
+接下来就是求解α的问题了
+
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