机器学习 核方法.pdf

核方法 是一类把低维空间的非线性可分问题,转化为高维空间的线性可分问题的方法。核方法不仅仅用于SVM,还可以用于其他数据为非线性可分的算法。核方法的理论基础是Cover's theorem,指的是对于非线性可分的训练集,可以大概率通过将其非线性映射到一个高维空间来转化成线性可分的训练集。