034.（9.2）核

核 簡介 補充說明 參考： 機器學習中的核函數與核方法（是什麼？爲什麼？怎麼做？） 簡介 核方法：對於非線性問題，通過引入核函數： 對特徵進行映射 （如上圖的二維到三維。通常映射後的維度會更高），就是將一個空間中的特徵轉換到另外一個空間，這就是空間轉換（映射）的意義，即可以將原來線性不好分的數據轉換到另外一個空間，在這個空間中可以用一個超平面線性可分。 而核函數就等於就是高維空間的內積，也是低維空

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