支持向量机SVM

SVM-核函数（Kernels） 非线性决策边界 ​ 对于下图中的数据集分类，我们一般会想到构造多项式特征变量： 我们也可以写为： \(\theta_0+\theta_1f_1+\theta_2f_2+...\)， \(f_1=x_1,f_2=x_2,...\)，通过之前的知识可以看到加入这些多项式提供了更多的特征向量，然而有没有比这些高阶项更好的特征向量（因为这些高阶项的计算量是非常大的）。 ​

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