http://blog.csdn.net/u013300875/article/details/44081067 很多机器学习分类算法，比如支持向量机（svm），假设数据是要线性可分。 如果数据不是线性可分的，我们就必须要采用一些特殊的方法，比如svm的核技巧把数据转换到更高的维度上，在那个高 ...

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 ...

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 ...

线性可分是指能使用线性组合组成的超平面将两类集合分开，线性不可分则没有能将两类集合分开的超平面 线性可分的特点：低维转高维，还能保持原来的线性可分性的特点；但是高维转低维就不能保持原来的线性可分性 线性不可分的特点：只要是线性变化到高维或者是低维，都不能是线性可分；但是经过一次非线性变化 ...

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 ...

支持向量机原理(一) 线性支持向量机 　　　　支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 　　　　支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 　　　　支持向量机原理(四)SMO算法原理 　　　　支持向量机原理(五)线性支持回归 ...

目的 实际事物模型中，并非所有东西都是线性可分的。 需要寻找一种方法对线性不可分数据进行划分。 原理 上一篇文章，我们推导出对于线性可分数据，最佳划分超平面应满足： 　　　　 现在我们想引入一些东西，来表示那些被错分的数据点（比如噪点），对划分的影响 ...

this is my index.tsx and here I have my app.tsx and also my search bar container: ...