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ML之SVM：SVM算法的简介、应用、经典案例之详细攻略（二）

2021-10-27 245
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简介： ML之SVM：SVM算法的简介、应用、经典案例之详细攻略

2、SVM的决策边界


       在分类问题中，很多时候有多个解，如下图左边所示，在理想的线性可分的情况下其决策平面会有多个。而SVM的基本模型是，在特征空间上找到最佳的分离超平面使得训练集上正负样本间隔最大，SVM算法计算出来的分界会保留对类别最大的间距，即有足够的余量，如下图右边所示。


image.png




3、SVM中的核函数


       在解决线性不可分问题时，它可以通过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。如下图所示，通过核函数的引入，将线性不可分的数据映射到一个高纬的特征空间内，使得数据在特征空间内是可分的。如下图所示：


image.png


高斯核函数是无穷维的


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机器学习/深度学习
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