機器學習理論——支持向量機SVM之非線性模型（低維到高維映射）

目錄 一、非線性模型的最優化問題 1、非線性模型最優化模型 2、兩個概念 1）正則項（regularization term） 2）調參參數 2、高維映射 1）定義及作用 2）高維映射後的最優化模型 3）異或問題（例子） 4）如何定義映射？（尋找確定映射關係——核函數的確定） 核函數與高維映射的關係： 常用核函數： 核函數K可以拆寫成高維映射的內積的條件： 二、總結 如何通過核函數來代替優化問題中

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