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(周志华)》笔记--支持向量机（3）--核函数：核技巧、核函数计算过程、特殊映射函数
三 核函数 核技巧 若不存在一个能正确划分两类样本的超平面, 怎么办 数学上可以证明，如果原始空间是有限维，即属性数有限，则一定存在一个高维特征空间使样本可分。将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间 , 使样本在这个特征空间内线性可分。 我们的数据集有时候是非线性可分的情况，如下图： 对于非线性的情况，SVM 的处理方式就是选择一个核函数。简而言之：在线性不可分的情况下，SVM 通过某种事先选 ...
2020-02-16 11:58 0 1091 推荐指数：
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