成为“高维空间”的人

机器学习中的支持向量机可用于分类。当数据线性可分或弱线性可分时，便使用线性支持向量机将数据分开；当数据非线性可分时，便使用核函数将数据映射到高维空间使得数据在高维空间线性可分，而且有定理证实：必定存在一个高维空间使得数据线性可分。此定理对个人启示就是：高维空间能够作一些低维空间以为不可能的事情。那咱们能不能成为高维空间的人呢？高维到底能够有多高？linux 《三体》第三部开篇讲到：公元1453年，

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