Scusa il ritardo...
Io ti consiglierei questa dispensa e relativa errata corrige (
LINK1,
errata corrige). Sono del prof. Sciandrone dell'università di Firenze. Io ci studiai, a suo tempo, e le trovai fatte molto bene.
Ovviamente non ci sono solo le SVM con kernel lineare ma si parte sempre da quelle.
PS: Se vuoi capire un po' più la base di partenza delle SVM dovresti leggerti qualcosa sulla "Statistical Learning Theory" di Vapnik (ovviamente in inglese).
PPS: Comunque cerchi un articolo in italiano (al max trovi qualche dispensa), approfondito ma che, allo stesso tempo, ti mostri il tutto a partire dalla situazione geometrica. Forse dovresti rilassare qualche vincolo!