核方法

非線性可分問題：函數 在分類問題中存在一種非線性可分問題，一些方法只能解決線性可分問題，如NB、LR、感知機、SVM等（K近鄰是能夠一種非線性模型）。解決非線性問題通常有兩種思路，一是創建非線性模型（如K近鄰），可是構建非線性模型通常會比較複雜；另外一種思路是將特徵映射到高維（甚至無窮維）的空間中，在高維空間內創建線性模型。而核方法是一種隱式創建映射的技巧，而且很容易與線性SVM結合。學習 非線性

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