機器學習（十八） - SVMs - Kernels
kernels 上一篇，我們討論的都是在進行線性分類的情況，接下來當然需要討論SVMs作爲非線性分類器的情況，完成非線性分類的核心思想就是引入所謂核函數的一個東西。 如下圖，我們現在要對這樣一個數據集進行分類，我們能想到的一種方法就是利用高次項來進行擬合，但是在處理複雜的問題的時候，高次項會大大增加我們的運算負荷，於是就想能不能選擇別的更好的特徵呢。答案當然是肯定的，也就是kernel。 接下來我
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