機器學習----支持向量機（SVM算法）詳解

1、定義                          SVM方法是經過一個非線性映射p，把樣本空間映射到一個高維乃至無窮維的特徵空間中（Hilbert空間），使得在原來的樣本空間中非線性可分的問題轉化爲在特徵空間中的線性可分的問題．簡單地說，就是升維和線性化．升維，就是把樣本向高維空間作映射，通常狀況下這會增長計算的複雜性，甚至會引發「維數災難」，於是人們不多問津．可是做爲分類、迴歸等問題來

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