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第6章非線性模型《機器學習》胡曉目錄6.1分段線性判別6.2二次判別分析6.3核方法6.1分段線性判別如圖所示，我們可以用兩條線性分界線(兩條黑色直線)完成線性不可分的分類問題。此策略分成兩步：子類劃分和合并同類。子類劃分，將某些類別劃分成可與其它類線性可分的子類。合并同類即將分類后相同類合并成一類。6.2二次判別分析
因此，實際上采用參數(shù)估計獲得二次判別函數(shù)。6.2二次判別分析
6.3核方法核方法基本思路：不增加模型參數(shù)，將訓練樣本屬性向量從低維空間非線性映射到高維空間，然后在高維空間學習線性模型。6.3核方法
6.3核方法
6.3核方法
6.3核方法6.3.2核函數(shù)
6.3核方法
1、線性核函數(shù)
3、雙正切核函數(shù)
5、指數(shù)核函數(shù)
6、拉普拉斯核函數(shù)
6.3核方法
6.3核方法
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