机器学习(四)监督学习---非线性SVM

    前言： 在前面的笔记中，我们使用的训练样本是线性可分的，即存在一个线性最优 超平面能将训练样本正确分类。 若样本是非线性如何处理呢？                                  采用非线性映射！！！，虽然该样本在现在这个空间非线性可分，但在高维空间则不一定，那么将样本从原始空间映射到更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分即可。 Eg. 非线性映射     

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