SVM之问题形式化 　　 SVM之对偶问题 >>>SVM之核函数 　　 SVM之解决线性不可分 　　 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 上一篇SVM之对偶问题中讨论到，SVM最终形式化为以下优化问题\[\begin{align}\left\{ \begin ...

scikit-learn SVM算法库封装了libsvm 和 liblinear 的实现，仅仅重写了算法的接口部分。 scikit-learn中SVM的算法库分为两类，相关的类都包裹在sklearn.svm模块之中。 一类是分类的算法库，包括SVC， NuSVC，和LinearSVC ...

　　核函数的起源是对于线性不可分的分类情况，其实可以通过p次方多项式，及非线性模型进行分类；然后对于这类非线性多次方的，其实可以按照广义线性模型来进行升维变形，使之成为线性模型，这样就可以放到SVM中来进行处理了（svm只能处理非线性模型）。 　　但是升维之后是有维度爆炸现象的（二次方对应 ...

https://blog.csdn.net/leonis_v/article/details/50688766 特征空间的隐式映射：核函数 咱们首先给出核函数的来头：在上文中，我们已经了解到了SVM处理线性可分的情况，而对于非线性的情况，SVM 的处理方法是选择一个核函数 ...

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 ...

SVM支持向量机，一般用于二分类模型，支持线性可分和非线性划分。SVM中用到的核函数有线性核'linear'、多项式核函数pkf以及高斯核函数rbf。 当训练数据线性可分时，一般用线性核函数，直接实现可分； 当训练数据不可分时，需要使用核技巧，将训练数据映射到另一个高维空间，使再高维空间 ...

一、核函数（Kernel Function） 　1）格式 K(x, y)：表示样本 x 和 y，添加多项式特征得到新的样本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的样本经过计算得到的值； 在 SVM 类型的算法 SVC() 中，K(x, y) 返回点乘：x' . y' 得到的值 ...

1. 感知机原理（Perceptron） 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT） 4. 支持向量机（SVM）原理 5. 支持向量机（SVM）软间隔 6. 支持向量机（SVM）核函数 1. 前言 之前介绍了SVM ...