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    机器学习系列:(九)从感知器到支持向量机

    从感知器到支持向量机 上一章我们介绍了感知器。作为一种二元分类器,感知器不能有效的解决线性不可分问题。其实在第二章,线性回归里面已经遇到过类似的问题,当时需要解决一个解释变量与响应变量存在非线性关系的问题。为了提高模型的准确率,我们引入了一种特殊的多元线性回归模型,多项式回归。通过对特征进行合理的组合,我们建立了高维特征空间的解释变量与响应变量的线性关系模型。 随着特征空间的维度的不断增多,在用线性模型近似非线性函数时,上述方法似乎依然可行,但是有两个问题不可避免。首先是计算问题,计算映射的特征,操纵高维的

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