Hulu機器學習問題與解答系列 | 十八：SVM – 核函數與鬆弛變量

嗨，又見面了~ 你可以進入公衆號，點擊菜單欄的「機器學習」回顧本系列的全部內容，並留言與作者交流。 今天的內容是 【SVM – 核函數與鬆弛變量】 場景描述 當我們在SVM中處理線性不可分的數據時，核函數可以對數據進行映射，從而使得原問題在某種度量下具有更爲可分的相似度，而通過引入鬆弛變量，我們可以放棄一些離羣點的精確分類來使分類平面不受太大的影響。將這兩種技術與SVM結合起來，正是SVM分類器簡

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