機器學習(十一) 支持向量機 SVM（下）
支持向量機通過某非線性變換 φ( x) ，將輸入空間映射到高維特徵空間。特徵空間的維數可能非常高。如果支持向量機的求解只用到內積運算，而在低維輸入空間又存在某個函數 K(x, x′) ，它恰好等於在高維空間中這個內積，即K( x, x′) =<φ( x) ⋅φ( x′) > 。那麼支持向量機就不用計算複雜的非線性變換，而由這個函數 K(x, x′) 直接得到非線性變換的內積，使大大簡化了計算。這樣
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