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支持向量機SVM(5)——核函數
時間 2020-12-30
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支持向量機SVM——核函數 接前面所講博客,我們知道了當數據理想線性可分的話我們可以用硬間隔的方式解決,即使出現了噪聲,軟間隔依舊能夠處理,但是這些的前提都是數據是線性可分的,但是在現實任務中,原始樣本空間可能並不是線性可分的,那麼我們如何解決? 對於這樣的問題,可以將樣本從原始空間映射到一個更高維的特徵空間,使得樣本在這個特徵空間內線性可分。例如如下這種情況,一個「異或」的例子: 首先回顧一下我
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