《机器学习Python实现_07_03_svm_核函数与非线性支持向量机》
一.简介 前两节分别实现了硬间隔支持向量机与软间隔支持向量机，它们本质上都是线性分类器，只是软间隔对“异常点”更加宽容，它们对形如如下的螺旋数据都没法进行良好分类，因为没法找到一个直线（超平面）能将其分隔开，必须使用曲线（超曲面）才能将其分隔，而核技巧便是处理这类问题的一种常用 ...
原文：机器学习——支持向量机(SVM)之核函数(kernel)
对于线性不可分的数据集，可以利用核函数 kernel 将数据转换成易于分类器理解的形式。 如下图，如果在x轴和y轴构成的坐标系中插入直线进行分类的话， 不能得到理想的结果，或许我们可以对圆中的数据进行某种形式的转换，从而得到某些新的变量来表示数据。在这种表示情况下，我们就更容易得到大于 或者小于 的测试结果。在这个例子中，我们将数据从一个特征空间转换到另一个特征空间，在新的空间下，我们可以很容易利 ...
2016-11-27 19:52 0 6411 推荐指数：
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