非线性支持向量机（Nonlinear Support Vector Machines）在分类问题中是一种强大的机器学习算法

非线性支持向量机（Nonlinear Support Vector Machines）在分类问题中是一种强大的机器学习算法。与线性支持向量机相比，非线性支持向量机能够处理非线性可分的数据集，通过引入核函数来将数据映射到高维特征空间，从而在高维空间中找到线性可分的超平面进行分类。本文将介绍非线性支持向量机的原理和实现过程，并提供用Python编写的示例代码。

1. 非线性支持向量机原理

1.1 线性支持向量机回顾

在介绍非线性支持向量机之前，我们先回顾一下线性支持向量机（Linear Support Vector Machines）的原理。线性支持向量机通过在特征空间中寻找一个最优超平面，将不同类别的样本点分开。当数据集是线性可分的时候，线性支持向量机能够找到一个唯一的最优超平面。

具体来说，给定一个训练集{ (x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)\}