当输入空间为欧式空间或离散集合,特征空间为希尔伯特空间时,核函数表示将输入从输入空间映射到特征空间得到的特征向量之间的内积
通过使用核函数可以学习非线性支持向量机,等价于隐式地在高位的特征空间中学习线性支持向量机。
支持向量机
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。
推荐阅读更多精彩内容
- Welcome To My Blog支持向量机(support vector machine,SVM)是一种二分类...
- 本文主要是学习支持向量机的算法原理,并且用Python来实现相关算法。内容包括:SVM概述、线性可分支持向量机、线...