支持向量机 (二)： 软间隔 svm 与 核函数
拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题 支持向量机 (一)： 线性可分类 svm 支持向量机 (二)： 软间隔 svm 与 核函数 支持向量机 (三)： 优化方法与支持向量回归 软间隔最大化（线性不可分类svm） 上一篇求解出来的间隔被称为 “硬间隔(hard ...
原文：SVM核函数与软间隔
核函数 在上文中我们已经了解到使用SVM处理线性可分的数据，而对于非线性数据需要引入核函数的概念它通过将数据映射到高维空间来实现线性可分。在线性不可分的情况下，支持向量机通过某种事先选择的非线性映射 核函数 将输入变量映射到一个高维特征空间，在这个空间中构造最优分类超平面。我们使用SVM进行数据集分类工作的过程首先是同预先选定的一些非线性映射将输入空间映射到高维特征空间 下图很清晰的表达了通过映 ...
2013-12-19 00:28 2 2526 推荐指数：
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