機器學習之支持向量機（support vector machine）（三）：核函數、SMO及Hinge loss
對於線性可分SVM和線性SVM而言，其實默認數據是線性可分，或近似線性可分的。可是實際數據大多數爲線性不可分的，所以，爲了可以對數據進行準確劃分，須要引入一些 tricks（kernal tricks），這就是核函數要作的事情，經過將低維數據映射到維核空間，使得數據在高維核空間可分，進而實現對類別的準確劃分，其工做原理如圖1所示。html
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