使用拉格朗日乘数法来解决这个凸优化问题。 二、非线性SVM算法原理 核函数 非线性SVM通过引入核函数来解决不能通过线性超平面分开的数据。核函数能够将数据 映射到更高维的空间,使得在这个新的空间中,数据线性可分。 常用核函数 多项式核函数、高斯核函数(径向基函数),以及其他的核函数,能够有效地将数据映 射到高维...
SVM是一种适用于线性和非线性可分离数据(使用核函数技巧)的算法。唯一要做的是找出正则化项C。 SVM在低维和高维数据空间上工作良好。它能有效地对高维数据集工作,因为SVM中的训练数据集的复杂度通常由支持向量的数量而不是维度来表征。即使删除所有其他训练示例并重复训练,我们将获得相同的最佳分离超平面。 SVM可以在...