机器学习--SVM（支持向量机）核函数原理以及高斯核函数

最近小小地研究了一下SVM，发现这个算法还是相当有意思，今天来给大家讲讲其原理。 首先假设每个样本的特征值为X1、X2...到Xn，即有n个特征值。θ1、θ2、θ3...θn为对应权值。 那么要将上图两类红色的X和白色的O分类的话，最简单的方法就是找到合适的权值，使得： 当θ0+θ1*X1+θ2*X2+...θn*Xn>=0时 将样本分为第一类。当式子<0时，分为第二类。 将该式拓展一下可以变成θ

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