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( )方法是通过一个非线性映射P,把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中,使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题。
( )方法是通过一个非线性映射P,把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中,使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题。
admin
2018-09-20
42
问题
( )方法是通过一个非线性映射P,把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中,使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题。
选项
A、支持向量机
B、机器学习
C、遗传算法
D、关联分析
答案
A
解析
支持向量机(SVM)方法是通过一个非线性映射P,把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中,使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题。简单地说,就是升维和线性化。
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