用實驗理解SVM的核函數和參數

原創聲明：本文爲 SIGAI 原創文章，僅供個人學習使用，未經允許，不能用於商業目的。  歡迎搜索關注微信公衆號SIGAICN，獲取更多原創乾貨 導言 支持向量機（SVM）在很多分類問題上曾經取得了當時最好的性能，使用非線性核的支持向量機可以處理線性不可分的問題。僅僅通過一個簡單的核函數映射，就能達到如此好的效果，這讓我們覺得有些不可思議。核函數過於抽象，在本文中，SIGAI將通過一組實驗來演示核

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