支持向量回归svr为什么有两个松弛变量
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这样g(x)就可以转化为f(y)=,你可以把y和a分别回带一下,看看等不等于原来的g(x)。用内积的形式写你可能看不太清楚,实际上f(y)的形式就是:
g(x)=f(y)=ay
在任意维度的空间中,这种形式的函数都是一个线性函数(只不过其中的a和y都是多维向量罢了),因为自变量y的次数不大于1。
看出妙在哪了么?原来在二维空间中一个线性不可分的问题,映射到四维空间后,变成了线性可分的!因此这也形成了我们最初想解决线性不可分问题的基本思路——向高维空间转化,使其变得线性可分
g(x)=f(y)=ay
在任意维度的空间中,这种形式的函数都是一个线性函数(只不过其中的a和y都是多维向量罢了),因为自变量y的次数不大于1。
看出妙在哪了么?原来在二维空间中一个线性不可分的问题,映射到四维空间后,变成了线性可分的!因此这也形成了我们最初想解决线性不可分问题的基本思路——向高维空间转化,使其变得线性可分
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