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机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶
如果我们的正常的样本分布如下图左边所示,之所以说是正常的指的是,不是上面说的那样由于某些顽固的离群点导致的线性不可分。它是真的线性不可分。样本本身的分布就是这样的,如果也像样本那样,通过松弛变量硬拉一条线性分类边界出来,很明显这条分类面会非常糟糕。那怎么办呢?SVM对线性可分数据有效,对不可分的有何应对良策呢?是核方法(kernel trick)大展身手的时候了
文件: 机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶.zip
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