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模式識別原理圖像分析與智能系統(tǒng)研究室2023/2/613.6支撐向量機23.6支撐向量機2023/2/633.6支撐向量機2023/2/643.6支撐向量機2023/2/653.6支撐向量機2023/2/663.6支撐向量機2023/2/673.6支撐向量機2023/2/683.6支撐向量機2023/2/693.6支撐向量機2023/2/6103.6支撐向量機2023/2/6113.6支撐向量機2023/2/6123.6支撐向量機2023/2/6133.6支撐向量機2023/2/6143.6支撐向量機2023/2/6153.6支撐向量機公式推導2023/2/6163.6支撐向量機非線性可分時2023/2/6173.6支撐向量機非線性可分時2023/2/6183.6支撐向量機非線性可分時2023/2/6193.6支撐向量機非線性可分時，在廣義線性判別函數(shù)時是變換到新的空間中2023/2/620廣義線性判別函數(shù)

2023/2/6213.6支撐向量機一個例子2023/2/6223.6支撐向量機X要變換到高維空間2023/2/6233.6支撐向量機用X的函數(shù)表示這種變換2023/2/6243.6支撐向量機用X的函數(shù)表示這種變換2023/2/6253.6支撐向量機要做(m+2)(m+1)/2次乘法和加法2023/2/6263.6支撐向量機2023/2/6273.6支撐向量機2023/2/6283.6支撐向量機2023/2/6293.6支撐向量機2023/2/6303.6支撐向量機2023/2/6313.6支撐向量機2023/2/6323.6支撐向量機2023/2/6333.6支撐向量機2023/2/6343.6支撐向量機結論：當我們處理非線性可分情況時，將特征向量變換到高維空間時，我們可以只要定義變換后的內積運算，而不必真的進行這種變換。統(tǒng)計學習理論指出，只要這種運算滿足Mercer條件，它就可以作為這里的內積使用2023/2/6353.6支撐向量機2023/2/6363.6支撐向量機2023/2/6373.6支撐向量機由于最終的判別函數(shù)中實際只包含與支持向量的內積和求和，

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