非線性支持向量機和核函數

非線性支持向量機和核函數 主要解決的問題：非線性分類的問題   對於這樣的問題，可以將訓練樣本從我們的原始空間映射到一個更高維的空間中線性可分，假如原始空間維數是有限的，也就是說屬性有限，那麼一定存在一個高位特徵空間樣本可分。令ϕ(x) 表示將x映射後的特徵向量，於是在特徵空間中，劃分超平面所對映的模型可以表示爲： 對出我們的最小化函數： 其對偶問題爲：       那麼我們就可以得到下面的公式：

>>阅读原文<<