[ML Notes] SVM：非线性模型
前文假设样本是线性可分的。如果在原始样本空间内，不能存在能够正确划分两类样本的超平面，则可以将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分。 假设将样本 $\boldsymbol{x}$ 映射到特征空间后，得到的特征向量为 $\phi(\boldsymbol{x})$，则在特征空间中的划分超平面对应的模型为 $$ f(\…
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前文假设样本是线性可分的。如果在原始样本空间内，不能存在能够正确划分两类样本的超平面，则可以将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分。 假设将样本 $\boldsymbol{x}$ 映射到特征空间后，得到的特征向量为 $\phi(\boldsymbol{x})$，则在特征空间中的划分超平面对应的模型为 $$ f(\…
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