【SVM】Some refined knowledge points about Support Vector Machines [part 2]
现实中更常遇到非线性问题，求解非线性问题的基本思路是进行一个非线性变换，将非线性问题变换为线性问题，通过解变换后的线性问题的方法求解原来的非线性问题 这就需要应用“核技巧(kernel trick)” 核技巧的基本想法就是通过一个非线性变换将输入空间(欧式空间)映射到一个特征空间(希尔伯特空间)，使得在输入空间中的超平面模型对应于特征空间中的超平面模型(支持向量机)，这样，分类问题就可以通过在特征
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