【機器學習】SVM核方法

Kernel Trick 在 SVM 中引入核方法便可使得 SVM 變爲非線性分類器，給定非線性可分數據集 ，如下圖所示，此時找不到一個分類平面來將數據分開，核方法可以將數據投影到新空間，使得投影后的數據線性可分，下圖給出一個  的映射，原空間爲  ,新空間爲  ，根據圖可以看出映射後樣本點的變化，此時樣本便爲線性可分的了，直接用  分類即可。 上圖是一個  的映射，但一般情況下，特徵空間的選取往

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