机器学习-核函数（核模型）

一.核函数   它是针对线性可分状况进行分析，对于线性不可分的状况，经过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。算法   它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中构建最优超平面，使得学习器获得全局最优化，而且在整个样本空间的指望以某个几率知足必定上界。函数 假设X是输入空间，H是特征空间

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