浙大机器学习课程-6-支持向量机（SVM处理非线性可分2，低维到高维映射2）
上面是w的一种取值情况 当前w的取值刚好把高维x1,x2,x3,x4分成两类，（1.3>0）（-1.-1<0） 结论：把x移动到高维，更有可能被一个线性的超平面分开,维度越高，被线性分开的概率越大，当维度无穷，线性分开的概率为1 如何选取fai（x）(SVM最有创造力的方面) ①fai（x）选择无限维效果会好一点 根据这个条件，w也会是无限维（整个的优化将会不可做） 核函数的自变量是两个地位向量x
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