SVM（三），支持向量機，線性不可分和核函數
3.1 線性不可以分 我們之前討論的情況都是建立在樣例線性可分的假設上，當樣例線性不可分時，我們可以嘗試使用核函數來將特征映射到高維，這樣很可能就可分了。然而，映射后我們也不能100%保證可分。那怎么辦呢，我們需要將模型進行調整，以保證在不可分的情況下，也能夠盡可能地找出分隔超平面 ...
原文：機器學習【六】支持向量機SVM——專治線性不可分
SVM原理 線性可分與線性不可分 線性可分 線性不可分 無論用哪條直線都無法將女生情緒正確分類 SVM的核函數可以幫助我們： 假設 開心 是輕飄飄的， 不開心 是沉重的 將三維視圖還原成二維： 剛利用 開心 不開心 的重量差實現將二維數據變成三維的過程，稱為將數據投射至高維空間，這正是核函數的功能 在SVM中，用的最普遍的兩種把數據投射到高維空間的方法分別是多項式內核 徑向基內核 RFB 多項式內 ...
2019-04-28 13:36 2 747 推薦指數：
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