從零開始-Machine Learning學習筆記(11)-SVM支持向量機(2)【核函數】
在之前的筆記中，我們假設樣本是線性可分的，即存在一個劃分超平面能將樣本正確分類，然而在實際任務中，原始的樣本空間也許不能線性可分。在上一個筆記中提到對於不能線性可分的樣本，我們添加了一個鬆弛變量就完成了對線性不可分的支持向量機的求解。其原理是什麼，我將在這個筆記中詳細總結。 1.核函數 對於線性不可分的樣本，我們的處理思想是：把這些樣本映射到更高的維度中，在高維度中找一個劃分超平面。簡單的
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