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支持向量机(二)
时间 2020-12-23
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机器学习
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核函数 异或问题不是线性可分的,对这样的问题,可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间,使得样本在这个特征空间内线性可分。如果原始空间是有限维,即属性数有限,那么一定存在一个高维特征空间使样本可分。 令 ϕ ( x ) \phi(x) ϕ(x) 表示将 x x x 映射后的特征向量,于是,在特征空间中划分超平面所对应的模型可表示为 f ( x ) = w T ϕ ( x ) + b f(x)=
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