支持向量机怎么求线性核函数的斜率
美女姐姐带你学习非线性支持向量机SVM以及核函数?？
详情请查看视频回答🙀_🐂*，
支持向量机（SVM）🤯🌏-☀️，全称是support vector machine,简单来说🦕♠--🐞🐺，它是一种二类分类器🕷🤣——🎈，基本模型就是在特征空间上寻找间隔最大的线性分类器⛸-_🥈，基于这个模型我们更改核函数就可以把它应用于非线性问题之中🦔|-🎫，首先我们看他的定义🐲🙈_🐉🌩，什么是“在特征空间中寻找间隔最大的线性分类器”？首先我们应该知道什么是线性分类是什么*🦓-——🎁。
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支持向量机（SVM）🤯🌏-☀️，全称是support vector machine,简单来说🦕♠--🐞🐺，它是一种二类分类器🕷🤣——🎈，基本模型就是在特征空间上寻找间隔最大的线性分类器⛸-_🥈，基于这个模型我们更改核函数就可以把它应用于非线性问题之中🦔|-🎫，首先我们看他的定义🐲🙈_🐉🌩，什么是“在特征空间中寻找间隔最大的线性分类器”？首先我们应该知道什么是线性分类是什么*🦓-——🎁。
1. 多项式核函数</: 多项式核（如K(x, x') = (γ(<x, x'> + r)^d)）🌸|_🌻🏵，其中γ 是缩放因子🐏-🕊，r 是偏置项🌷-🏸，d 是多项式的阶数🐄——🎀🤔。多项式核在决策函数中表现为复杂的曲线拟合🦆|*，如f(x) = ∑_i α_i (γ(<x, x_i> + r)^d)🌙_🤑🎲。 2. 高斯核函数</ 或称高斯核（RBF是什么🐑😈-🌧🥀。
目前得到研究的核内积函数形式主要有下面四种👿_😂：①线性内核②多项式内核③径向基(RBF)内核④S形内核核函数的形式及其参数的确定决定了分类器类型和复杂程度🤕————⛈🦆，由于目前常用的核只有有限的几种🐱--🎄，所以选择核函数的一种比较可行的方法是🦈_——🦈：对每一种核选用某种方法选出其对应的最佳核参数🦃🐭|_🐲🤤，然后再比较哪种核最好🪲-🌈🎋。3到此结束了？🥉🏆|_🎈🌿。
非线性支持向量机与核函数?？
对应的支持向量机是一个p次多项式分类器将线性支持向量机扩展到非线性支持向量机🎖☘——🌿🎋，只需将线性支持向量机对偶形式中的内积换成核函数即可🐾-_🐰。线性可分训练数据集 🌿🤭_——🎉🤐，其中 🐙🦡||😸🐊， 🏑🌺--🐹🍂， 😀😡_|🐝。求得最优解 🎃_——🐲🔮。当 是正定核函数时😓🎟————🐑🌱，第一步中的式子是凸二次规划问题🙉————🌗，解是存在的🤪🌝|*🤧。
设x,z∈X,X属于R（n）空间🤯-🥈🦇，非线性函数Φ实现输入空间X到特征空间F的映射🤮_🦆，其中F属于R（m）n<<m🦏——🐫。根据核函数技术有🎗🌗|😎：K(x,z) =<Φ(x),Φ(z) > (1)其中🎨🐝——😔🤿：lt;, >为内积🦃☘️_——🦎，K(x,z)为核函数🦆🦃——🐍。从式(1)可以看出*⛅️-|🌞🦃，核函数将m维高维空间的内积运算转化为n维低维输入空间的核函数计算🥈_🦗，从而好了吧👺-🤒！