SVM in R

SVM in R SVM算法最初是用来处理二分类问题的，是一种有监督学习的分类算法。 对于线性可分的二分类问题，我们可以找到无穷多个超平面，将两类样本进行区分。 线性可分SVM所寻找的最优超平面就是要尽可能的远离所有类别的数据点，使得间隔（margin）最大，利用间隔最大化来求得最优超平面。 低维中无法分类的话映射到高维空间，如何映射？核函数映射。 1. 核函数的选取 一般用线性核和高斯核，也就是

>>阅读原文<<