核函数

乘风而来的思绪

【西瓜书】支持向量机（SVM）分类学习最基本的想法就是基于训练集合D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。但能将训练样本分开的划分超平面可能有很多，应该努力去找到哪一个呢？直观上看应该去找位于两类训练样本正中间的划分超平面，因为该划分超平面对训练样本局部扰动的“容忍”性最好。这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未见示例的泛化能力最强。

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机器学习篇-day09-支持向量机SVMSVM全称是Supported Vector Machine（支持向量机）即寻找到一个超平面使样本分成两类，并且间隔最大。

【自学笔记】支持向量机（2）——核函数核函数的功能是将一组数据映射到更高维的特征空间，这样可以让在低维无法线性分类的数据能够在高维空间下被分类。可以证明，如果原始数据是有限的维度，那么一定存在一个高维特征空间使得样本线性可分。

【机器学习-监督学习】支持向量机【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈Python机器学习 ⌋ ⌋ ⌋ 机器学习是一门人工智能的分支学科，通过算法和模型让计算机从数据中学习，进行模型训练和优化，做出预测、分类和决策支持。Python成为机器学习的首选语言，依赖于强大的开源库如Scikit-learn、TensorFlow和PyTorch。本专栏介绍机器学习的相关算法以及基于Python的算法实现。【GitCode】专栏资源保存在我的GitCode仓库：https://gitcode.com/Morse_Chen

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深入了解核函数：连接机器学习与统计学的桥梁在机器学习中，支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习模型，特别适合处理分类问题。然而，SVM最初被设计用于线性可分的数据集，现实中的数据往往不是线性可分的。为了解决这一问题，我们引入了核函数的概念。核函数通过将数据映射到高维特征空间，使得在新的特征空间中数据可以线性可分，从而提升了模型的表现。

【机器学习与实现】支持向量机SVM图中深蓝色线便是决策边界，也称分离超平面；两条虚线之间宽度叫做间隔 (margin)。支持向量机的优化目标为——间隔最大化。

机器学习：深入解析SVM的核心概念【三、核函数】这个问题触及了核函数和支持向量机(SVM)中的一个基本概念，即通过映射到高维空间来实现数据的线性可分。这个概念基于Cover定理，它暗示了一个非线性可分的数据集在高维空间中更可能是线性可分的。

复现SMO算法：从理论到实践的Python实现【四、实战编程】复现带有高斯核的SMO算法数据集规模需要大于1000条（数据为a5a，二分类问题）与libsvm对比训练精度和时间，要求在超参一致的情况下，精度相差不超过1%。

GEE中核函数在不同缩放级别下的区别Circle Kernel at 10m (px): Tile error: Output of image computation is too large (2 bands for 122013995 pixels = 1861.8 MiB > 80.0 MiB). If this is a reduction, try specifying a larger 'tileScale' parameter.