機器學習：SVM（核函數、高斯核函數RBF）

1、核函數（Kernel Function） 　1）格式 K(x, y)：表示樣本 x 和 y，添加多項式特徵獲得新的樣本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的樣本通過計算獲得的值； 在 SVM 類型的算法 SVC() 中，K(x, y) 返回點乘：x' . y' 獲得的值；   　2）多項式核函數 業務問題：怎麼分類非線性可分的樣本的分類？ 內部實現： 對傳入的樣本數據點添加多項式項； 新的

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