支持向量機(jī)原理(一) 線性支持向量機(jī)

　　　　支持向量機(jī)原理(二) 線性支持向量機(jī)的軟間隔最大化模型

　　　　支持向量機(jī)原理(三)線性不可分支持向量機(jī)與核函數(shù)

　　　　支持向量機(jī)原理(四)SMO算法原理

　　　　支持向量機(jī)原理(五)線性支持回歸

　　　　

　　　　在前面兩篇我們講到了線性可分SVM的硬間隔最大化和軟間隔最大化的算法，它們對線性可分的數(shù)據(jù)有很好的處理，但是對完全線性不可分的數(shù)據(jù)沒有辦法。本文我們就來探討SVM如何處理線性不可分的數(shù)據(jù)，重點(diǎn)講述核函數(shù)在SVM中處理線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)的作用。

1. 回顧多項式回歸

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