Machine Learning2（Support Vector Machines for Non-Linearly Separable Data ）
目標 在本教程中，您將學習如何： 當不可能線性分離訓練數據時，定義SVM的優化問題。 如何配置參數以適應SVM的這類問題。 動機 爲什麼擴展SVM優化問題以處理非線性可分離的訓練數據有趣？在計算機視覺中使用SVM的大多數應用需要比簡單的線性分類器更強大的工具。這源於這樣的事實：在這些任務中，訓練數據很少使用超平面分離。 考慮這些任務之一，例如面部檢測。這種情況下的訓練數據由一組面部圖像組成，另一組
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