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 ...
原文：机器学习之支持向量机（三）：核函数和KKT条件的理解
注：关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作，加以自己的理解写成的 若对原作者有损请告知，我会及时处理。转载请标明来源。 序： 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导，第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子 第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解 第三部分是核函数的原理与应用，讲核函数的推理及常用的核函数有哪些 第四部分是支持向量机的应用，按照机器学习实战的代码详细解读。 机器学习之支持 ...
2017-11-18 22:08 1 4066 推荐指数：
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