线性支持向量机 (Linear-SVM)被用于线性可分的数据集的二分类问题，当数据集不是线性可分的时候，需要利用到核函数将数据集映射到高维空间。这样数据在高维空间中就线性可分。 高斯核函数（Gaussian kernel），也称径向基 (RBF)函数，是常用的一种核函数。它可以将有限维数据映射到高维空间，我们来看一下高斯核函数的定义： k(x,x′)=e− x−x′ 22σ2 k(x, x’) = e^{-\frac{ x - x’ 2}{2\sigma2}} 上述公式涉及到两个向量的欧式距离（2范数）计算，而且，高斯核函数是两个向量欧式距离的单调函数。 σ \sigma是带宽，控制径向作用范围，换句话说， σ \sigma控制高斯核函数的局部作用范围。当 x x和x′x’的欧式距离处于某一个区间范围内的时候，假设固定 x′ x’， k(x,x′) k(x, x’)随x的变化而变化的相当显著。 通过一些简单的推导，我们可以得到这样的结果，为了描述简单，我们令高斯核中的分母为1. 图片转载自： 可以看到，高斯核函数通过泰勒展开可以被描述成 ϕ(x)Tϕ(x′) \phi(x)^T\phi(x’)的形式，而 ϕ(x) \phi(x)是无穷维的。 本文转自 ，如有侵权，请联系删除。 高斯核函数 线性支持向量机 (Linear-SVM)被用于线性可分的数据集的二分类问题，当数据集不是线性可分的时候，需要利用到核函数将数据集映射到高维空间。这样数据在高维空间中就线性可分。高斯核函数（Gaussian kernel），也称径向基 (RBF)函数，是常用的一种核函数。它可以将有限维数据映射到高维空间，我们来看一下高斯核函数的定义：k(x,x′)=e− x−x′ 22σ2k(x, x’) = e^{-\frac{ x - x’ 2}{2\sigma2}}上述公式涉及到两个向量的欧式距离（ 04-12 1万+ 去探索其是否具有线性关系，若数据之间是非线性呢？非线性数据是指只有利用非线性模型才能更好的预测。但非线性问题往往不好求解，所以希望用解线性分类问题的方法解决这个问题。所采取的方法是进行一个非线性变换，将非线性问题变换为线性问题，通过解变换后的线性问题的方法求解原来的非线性问题。原理是将数据映射到高维数据，在高维空间线性可分。如下图，从低维转换到高维，是转换 07-20 2万+ 平滑核可分离为x和y方向的卷积核，无负数，且加权求和为1）对图像进行卷积达到去噪的效果，然后对去噪后的图像求导得到边缘。3.二维 具有旋转对称性，用其对图像进行平滑运算时在各个方向上的平滑程度相同，因此后续边缘检测等操作中不会偏袒某一方向上的图像的细节。随着离 最近小小地研究了一下SVM，发现这个算法还是相当有意思，今天来给大家讲讲其原理。首先假设每个样本的特征值为X1、X2...到Xn，即有n个特征值。θ1、θ2、θ3...θn为对应权值。那么要将上图两类红色的X和白色的O分类的话，最简单的方法就是找到合适的权值，使得：当θ0+θ1*X1+θ2*X2+...θn*Xngt;=0时将样本分为第一类。当式子lt;0时，分为第二类。将该式拓展一下可以变...