成爲「高維空間」的人

機器學習中的支持向量機可用於分類。當數據線性可分或弱線性可分時，便使用線性支持向量機將數據分開；當數據非線性可分時，便使用核函數將數據映射到高維空間使得數據在高維空間線性可分，而且有定理證實：必定存在一個高維空間使得數據線性可分。此定理對個人啓示就是：高維空間能夠作一些低維空間以爲不可能的事情。那咱們能不能成爲高維空間的人呢？高維到底能夠有多高？linux 《三體》第三部開篇講到：公元1453年，

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