这里显示出了支持向量机的重要特征:当训练完成后,大部分样本都不需要保留,最终模型只与支持向量有关。 三、非线性支持向量机和核函数 对于非线性问题,线性可分支持向量机并不能有效解决,要使用非线性模型才能很好地分类。先看一个例子,如下图,很显然使用直线并不能将两类样本分开,但是可以使用一条椭圆曲线(非线性...
SVM(支持向量机)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归任务。SVM的核函数在SVM模型中起着重要的作用。 核函数的作用是将输入数据从原始特征空间映射到一个更高维度的特征空间,从而使数据在新的特征空间中更容易进行线性分割。在SVM中,核函数可以将非线性可分的数据转换为线性可分的数据,从而提高模型的分类性能。