SVM（三），支持向量机，线性不可分和核函数
3.1 线性不可以分 我们之前讨论的情况都是建立在样例线性可分的假设上，当样例线性不可分时，我们可以尝试使用核函数来将特征映射到高维，这样很可能就可分了。然而，映射后我们也不能100%保证可分。那怎么办呢，我们需要将模型进行调整，以保证在不可分的情况下，也能够尽可能地找出分隔超平面 ...
原文：机器学习【六】支持向量机SVM——专治线性不可分
SVM原理 线性可分与线性不可分 线性可分 线性不可分 无论用哪条直线都无法将女生情绪正确分类 SVM的核函数可以帮助我们： 假设 开心 是轻飘飘的， 不开心 是沉重的 将三维视图还原成二维： 刚利用 开心 不开心 的重量差实现将二维数据变成三维的过程，称为将数据投射至高维空间，这正是核函数的功能 在SVM中，用的最普遍的两种把数据投射到高维空间的方法分别是多项式内核 径向基内核 RFB 多项式内 ...
2019-04-28 13:36 2 747 推荐指数：
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