人工智能_机器学习060_核函数对应数学公式_数据空间错位分割_简单介绍_以及核函数总结---人工智能工作笔记0100

本文介绍了如何利用核函数解决线性不可分问题,特别是针对环形数据,通过数据升维实现错位分割。讨论了线性核函数、多项式核函数和高斯核函数的数学公式,其中高斯核函数基于概率分布,能够实现非线性分类。

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我们之前做的都是线性分类问题,那么需要一根线来分割类别,但是,如果出现了,环形数据,我们知道,在二维中我们就无法分割了,那么有没有什么办法分割呢?

实际上是有的,可以看到,我们可以把数据进行升维,可以看到,如果把数据升高到2维度以上,可以看到,神奇的一幕出现了,这个时候,因为在多维空间中,数据产生了错位,可以看到这个是,我们就可以构建一个平面来对这两种数据进行分割了对吧.

这个就是多项式回归,也是,数据升维以后的奥秘.

然后我们再来看一下,支持向量机中的核函数.

可以看到,其实就是通过,给x,添加多次方,或者是x1,xn,之间的交叉相乘来实现数据的升维.

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