SVM支持向量機一些重要算法二
五、核函數 如果我們的正常的樣本分佈如下圖左邊所示，之所以說是正常的指的是，不是上面說的那樣由於某些頑固的離羣點導致的線性不可分。它是真的線性不可分。樣本本身的分佈就是這樣的，如果也像樣本那樣，通過鬆弛變量硬拉一條線性分類邊界出來，很明顯這條分類面會非常糟糕。那怎麼辦呢？SVM對線性可分數據有效，對不可分的有何應對良策呢？是核方法（kernel trick）大展身手的時候了。
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