《機器學習Python實現_07_03_svm_核函數與非線性支持向量機》
一.簡介 前兩節分別實現了硬間隔支持向量機與軟間隔支持向量機，它們本質上都是線性分類器，只是軟間隔對“異常點”更加寬容，它們對形如如下的螺旋數據都沒法進行良好分類，因為沒法找到一個直線（超平面）能將其分隔開，必須使用曲線（超曲面）才能將其分隔，而核技巧便是處理這類問題的一種常用 ...
原文：機器學習——支持向量機(SVM)之核函數(kernel)
對於線性不可分的數據集，可以利用核函數 kernel 將數據轉換成易於分類器理解的形式。 如下圖，如果在x軸和y軸構成的坐標系中插入直線進行分類的話， 不能得到理想的結果，或許我們可以對圓中的數據進行某種形式的轉換，從而得到某些新的變量來表示數據。在這種表示情況下，我們就更容易得到大於 或者小於 的測試結果。在這個例子中，我們將數據從一個特征空間轉換到另一個特征空間，在新的空間下，我們可以很容易利 ...
2016-11-27 19:52 0 6411 推薦指數：
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