机器学习技法课程学习笔记2 -- Dual Support Vector Machine

Motivation of Dual SVM 首先，我们回顾一下，对于非线性SVM，我们通常可以使用非线性变换将变量从x域转换到z域中。然后，在z域中，根据上一节课的内容，使用线性SVM解决问题即可。上一节课我们说过，使用SVM得到large-margin，减少了有效的VC Dimension，限制了模型复杂度；另一方面，使用特征转换，目的是让模型更复杂，减小。所以说，非线性SVM是把这两者目的结

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