非線性SVM與核函數

核技巧 非線性分類問題 用線性分類的方法求解非線性分類問題分爲兩步： 首先使用一個變換將原空間的數據映射到新空間； 然後在新空間裏利用線性分類學習方法從訓練數據中學習分類模型。核技巧就是這種方法。 核技巧應用到SVM，基本想法是通過一個非線性變換將輸入空間對應於一個特徵空間，使得在輸入空間中的超曲面模型對應於特徵空間中的超平面模型（SVM）。這樣，分類問題的學習任務通過在特徵空間中求解線性SVM就

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