机器学习 | 台大林轩田机器学习技法课程笔记4 --- Soft-Margin Support Vector Machine
上节课我们主要介绍了Kernel SVM。先将特征转换和计算内积这两个步骤合并起来，简化计算、提高计算速度，再用Dual SVM的求解方法来解决。Kernel SVM不仅能解决简单的线性分类问题，也可以求解非常复杂甚至是无限多维的分类问题，关键在于核函数的选择，例如线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等等。但是，我们之前讲的这些方法都是Hard-Margin SVM，即必须将所有的样本都分类正确才
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