机器学习实战（9）：支持向量机（下）

Hello，大家好！我是MPIG2017级研究生雷兵。这次会给大家介绍支持向量机是如何引入核函数的，以及软件包LIBSVM的简单使用。

我们知道，支持向量机能够对线性可分数据进行分类，那么对于线性不可分数据，我们可以先把它转化为线性可分数据，再使用支持向量机进行分类。

线性不可分数据由低维空间映射到高维空间后，会变得线性可分，但是同时也带来了巨大的计算量。

支持向量机对此是使用了名为核函数的方法。

接下来给大家解释一下为什么支持向量机中使用核函数这种方法，而不是直接把数据映射到高维空间。

介绍完核函数后，我们再说下LIBSVM这个软件包。

LIBSVM提供了很多接口，如JAVA、MATLAB、C++、Python，还有对应的linux版本。本次我们简单介绍Windows下如何使用LIBSVM进行分类、简单的GUI以及Python接口。

想要知道更加具体的操作过程？那就请观看下面的Presentation吧：

获取本presentation的对应文稿和代码，可以点击如下链接下载：