SVM多核学习方法简介
作者：Walker SVM是机器学习有监督学习的一种方法，常用于解决分类问题，其基本原理是：在特征空间里寻找一个超平面，以最小的错分率把正负样本分开。因为SVM既能达到工业界的要求，机器学习研究者又能知道其背后的原理，所以SVM有着举足轻重的地位。 但是我们之前接触过的SVM都是单核的，即它是基于单个特征空间的。在实际应用中往往需要根据我们的经验来选择不同的核函数（如：高斯核函数、多项式核函数等）
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