斯坦福大学老师的原汁原味，配上学生整理的中文笔记，这份支持向量机资料还挺有料的。讲得透彻不啰嗦，适合对机器学习刚上手的你。SVM 原理、核函数、分类边界都拆得细，代码部分不多但思路清晰，讲的是怎么用、为什么这样用，不是堆公式那种。

支持向量机的最大间隔思想、对偶问题推导这些，讲得一步步，配套图示也挺直观。你要是看 Andrew Ng 的课程，对这块还有点模糊，这份中文归纳就挺能补上盲区的，尤其适合复盘用。

结合其他资料一起看更香。比如Andrew Ng 的机器学习讲义、大数据挖掘教材，都能把你的知识网织得更牢。你也可以顺带看看这份机器学习学习笔记，不少实用的理解角度。

建议：先把这份支持向量机资料通读一遍，画出关键推导，对照代码实践一遍。SVM 用在小样本分类挺合适的，比如图像二分类、文本情感这类，调调参数就能上手。

如果你刚入门机器学习，想搞懂SVM到底是怎么分类的，这份资源还蛮值得一看的。