机器学习理论——支持向量机SVM之非线性模型（低维到高维映射）
目录 一、非线性模型的最优化问题 1、非线性模型最优化模型 2、两个概念 1）正则项（regularization term） 2）调参参数 2、高维映射 1）定义及作用 2）高维映射后的最优化模型 3）异或问题（例子） 4）如何定义映射？（寻找确定映射关系——核函数的确定） 核函数与高维映射的关系： 常用核函数： 核函数K可以拆写成高维映射的内积的条件： 二、总结 如何通过核函数来代替优化问题中
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