機器學習入門（十七）：SVM——非線性 SVM 和核函數

非線性分類問題 遇到分類問題的時候，最理想的狀態，當然是樣本在向量空間中都是線性可分的，我們可以清晰無誤地把它們分隔成不同的類別——線性可分 SVM。 如果實在不行，我們可以容忍少數不能被正確劃分，只要大多數線性可分就好——線性 SVM。 可是，如果我們面對的分類問題，根本就是非線性的呢？比如像下面這樣： 圖中紅色的點是正類樣本，藍色的點是負類樣本。通過我們的觀察可知，它們之間的界限是很分明的，用

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