《機器學習實戰》和Udacity的ML學習筆記之 支持向量機&kernel

1. 支持向量機&支持向量 支持向量機實質就是一個二分類的線性分類器，支持向量就是數據集中的一些點，這些點到分類線條的距離最短，用來求解分類線條模型。如果無法通過直線分類，就需要通過一些技巧，將數據投射到更高的維度。這些技巧就是核（kernel）. 2. 核函數（kernel method） 核函數有很多種，只要符合Mercer Condition即可 一般SVM所使用核函數是：或者:k(x1,x

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