SVM(Support Vector Machine)读书笔记二（支持向量和Kernel方法）
在一个线性不可分的样本中，用添加屡次项特征能够将两类样本分开，具体原理请参考 这里，用SVM分类器也是一样道理。若是两类样本交叉越多，须要越高次的特征，模型就越复杂，这在存储上和计算资源上都是很大的开销。SVM用kernel方法就解决了这个问题，kernel方法是将高维度的计算放到低维度来作，最后获得的是高纬度上的模型。具体原理请看下面的推导。web 特征转换 若是样本在低纬度空间不可分，那么能够
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