機器學習(四)監督學習---非線性SVM

    前言： 在前面的筆記中，我們使用的訓練樣本是線性可分的，即存在一個線性最優 超平面能將訓練樣本正確分類。 若樣本是非線性如何處理呢？                                  採用非線性映射！！！，雖然該樣本在現在這個空間非線性可分，但在高維空間則不一定，那麼將樣本從原始空間映射到更高維的特徵空間，使得樣本在這個特徵空間內線性可分即可。 Eg. 非線性映射     

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