机器学习之支持向量机（support vector machine）（三）：核函数、SMO及Hinge loss
对于线性可分SVM和线性SVM而言，其实默认数据是线性可分，或近似线性可分的。可是实际数据大多数为线性不可分的，所以，为了可以对数据进行准确划分，须要引入一些 tricks（kernal tricks），这就是核函数要作的事情，经过将低维数据映射到维核空间，使得数据在高维核空间可分，进而实现对类别的准确划分，其工做原理如图1所示。html
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