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筆記(總結)-SVM(支持向量機)的理解-3
時間 2020-12-30
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SVM
核函數
kernel
高斯核
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上篇講述的Soft Margin SVM是爲了解決線性不可分的問題,它解決問題的邏輯是通過允許一部分樣本分得不那麼準確(進入「楚河漢界」)甚至錯分,使得在絕大多數樣本能夠正確地線性可分。本篇引入核函數(kernel),從另一個思維角度來解決線性不可分問題。 問題引入 當樣本在某個特徵空間不可分時,可以通過將樣本映射到另一個特徵空間,在該空間中樣本分佈滿足線性可分條件,再使用SVM進行學習分類: 根
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