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 ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--支持向量機（3）--核函數：核技巧、核函數計算過程、特殊映射函數
三 核函數 核技巧 若不存在一個能正確划分兩類樣本的超平面, 怎么辦 數學上可以證明，如果原始空間是有限維，即屬性數有限，則一定存在一個高維特征空間使樣本可分。將樣本從原始空間映射到一個更高維的特征空間 , 使樣本在這個特征空間內線性可分。 我們的數據集有時候是非線性可分的情況，如下圖： 對於非線性的情況，SVM 的處理方式就是選擇一個核函數。簡而言之：在線性不可分的情況下，SVM 通過某種事先選 ...
2020-02-16 11:58 0 1091 推薦指數：
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