《机器学习实战》和Udacity的ML学习笔记之 支持向量机&kernel

1. 支持向量机&支持向量 支持向量机实质就是一个二分类的线性分类器，支持向量就是数据集中的一些点，这些点到分类线条的距离最短，用来求解分类线条模型。如果无法通过直线分类，就需要通过一些技巧，将数据投射到更高的维度。这些技巧就是核（kernel）. 2. 核函数（kernel method） 核函数有很多种，只要符合Mercer Condition即可 一般SVM所使用核函数是：或者:k(x1,x

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