机器学习之支持向量机SVM(二)
目录 1.线性不可区分的解决方案（linear inseparable）： 2. 如何选择低向高维的转化方法？ 2.1 核方法 2.2 常见核函数 2.3 核函数举例 3. SVM扩展解决多分类问题 已经说明线性区分性的定义，以下将对线性不可区分做介绍 1.线性不可区分的解决方案（linear inseparable）： 数据集在空间中对应的向量不可被一个超平面区分开 两个步骤来解决： 1，利用一
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