林軒田機器學習基石課程個人筆記-第十二講

在前面學習的算法基本上都是用於線性分類或是線性迴歸，所用的數據集基本上也是線性可分的。但是在實際中這種理想的情況是大概率不存在的，也就是說我們的問題是線性不可分問題，這時應該怎麼處理呢？這就是下面學習的內容 舉例來說，如下所示：如果數據集是線性可分的，意味着我們可以找到一條線較好的將不同的部分進行區分，數學上來說就是可以求出一個矩陣W來得到S；如果數據集是線性不可分的，那麼很難找到一條直線進行很好

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