从零开始-Machine Learning学习笔记(11)-SVM支持向量机(2)【核函数】
在之前的笔记中，我们假设样本是线性可分的，即存在一个划分超平面能将样本正确分类，然而在实际任务中，原始的样本空间也许不能线性可分。在上一个笔记中提到对于不能线性可分的样本，我们添加了一个松弛变量就完成了对线性不可分的支持向量机的求解。其原理是什么，我将在这个笔记中详细总结。 1.核函数 对于线性不可分的样本，我们的处理思想是：把这些样本映射到更高的维度中，在高维度中找一个划分超平面。简单的
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