SVM（四）：非线性支持向量机

时间 2020-12-30

标签机器学习 svm 繁體版

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3 非线性SVM 3.1 问题定义现实任务中，训练样本经常不是线性可分的，即原始样本空间中并不存在一个能正确划分两类样本的超平面。对于这样的问题，基于Mercer核展开定理，通过内积函数定义的非线性变换，将样本从原始空间映射到一个高维特征空间（Hibbert空间），使得样本在这个高维特征空间内线性可分（升维线性化）。令 ϕ ( x ) \phi(\boldsymbol x) ϕ(x)表示将

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