摘要： SVM是机器学习里面最强大最好用的工具之一，它试图在特征空间里寻找一个超平面，以最小的错分率把正负样本分开。它的强大之处还在于，当样本在原特征空间中线性不可分，即找不到一个足够好的超平面时，可以利用核（kernel）函数，将特征映射到希尔伯特（Hilbert）空间。后者一般维度更高，通过这样的映射之... 阅读全文