【SVM】Some refined knowledge points about Support Vector Machines [part 2]
現實中更常遇到非線性問題，求解非線性問題的基本思路是進行一個非線性變換，將非線性問題變換爲線性問題，通過解變換後的線性問題的方法求解原來的非線性問題 這就需要應用「核技巧(kernel trick)」 核技巧的基本想法就是通過一個非線性變換將輸入空間(歐式空間)映射到一個特徵空間(希爾伯特空間)，使得在輸入空間中的超平面模型對應於特徵空間中的超平面模型(支持向量機)，這樣，分類問題就可以通過在特徵
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