關於支持向量機核函數的一些理解

我們知道，有時候在原樣本空間內並不能很好的給訓練樣本分類，但是把原樣本空間映射到一個更高維空間後，就可以得到較好的分類，例如異或函數的取值。 相應的   那麼，我們究竟該怎麼理解k(xi, xj)呢？ 1.首先根據k(xi, xj)的定義，我們給出一個具體的例子 k(xi, xj)的定義爲：   eg: 假設原特徵空間爲二維的(x1, x2)，映射到三維後爲(x1*x1, *x1*x2, x2*x

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