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Kernel
2019-08-07
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推荐文章
“支持向量机系列”的番外篇二: Kernel II
张驰原
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2014-05-08
原文链接请点击这里 在之前我们介绍了如何用 Kernel 方法来将线性 SVM 进行推广以使其能够处理非线性的情况,那里用到的方法就是通过一个非线性映射 $\phi(\cdot)$将原始数据进行映射,使得原来的非线性问题在映射之后的空间中变成线性的问题。然后我们利用核函数来简化计算,使得这样的方法在实际中变得可行。不过,从线性到非线性的推广我们并没有把 SVM 的式子从头推导一遍,而只是直接把最终……
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支持向量机系列三:Kernel
张驰原
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2014-02-17
原文链接请点击这里 前面我们介绍了线性情况下的支持向量机,它通过寻找一个线性的超平面来达到对数据进行分类的目的。不过,由于是线性方法,所以对非线性的数据就没有办法处理了。例如图中的两类数据,分别分布为两个圆圈的形状,不论是任何高级的分类器,只要它是线性的,就没法处理,SVM 也不行。因为这样的数据本身就是线性不可分的。 对于这个数据集,我可以悄悄透露一下:我生成它的时候就是用两个半径不同的圆圈加上……