[支持向量机SVM] 西瓜书+个人理解 【5.核函数】

最新推荐文章于 2023-12-05 09:20:29 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 核函数 kernel 核技巧 SVM
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在理解核函数之前我们先回顾一下之前的假设，我们的假设是训练数据是线性可分的，也就是存在一个超平面可以把两类样本分开。但是在实际任务中原始的样本空间中也许根本就不存在一个线性可分的超平面，例如比较常见的的异或问题。这个时候我们可以将样本空间映射到更高维的空间，从而使其线性可分。

我们用φ(x)表示原始样本向量x映射后的向量，于是划分超平面模型就变为：

 根据上一节最后得到的SVM的基本型的对偶问题：

s.t. 

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DFT 问答 III
diedai7174的博客
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- 与DM6467相比，DM642可能在某些方面（如外设接口）上支持的不够全面，但仍是一款适用于图像处理的优秀DSP芯片。 ### 知识点三：二维傅里叶变换（2D FFT）基础 二维傅里叶变换（2D FFT）是图像处理中的一个基础...
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站在一个IC前端设计人员的角度学习DFT基础知识，概念。
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【DFT】可测性设计（三）边界扫描测试
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