【深度學習基礎-06】支援向量機SVM（下）-線性不可分
1 SVM的優點
訓練好的模型演算法複雜度是由支援向量的個數決定，而不是資料維度決定，所以SVM不太容易過擬合。
SVM訓練出來的模型完全依賴於支援向量，即使訓練集裡面所有非支援點都去除，重複訓練過程，結果模型完全一樣
一個SVM如果訓練得到的支援向量個數少，則模型更容易泛化（比如各有1個點，剩下的所有可以隨便扔）
2 針對線性不可分情況
資料集在空間中對應的向量不可以被一個超平面分開
2.1 如何解決？
- 利用一個非線性的對映，把原資料集中的向量點轉化到更高維度的空間中
- 在這個高緯度空間找一個線性超平面來根據線性可分的情況處理
舉例子：一維度轉化為兩個維度
---》》》
2.2 如何利用非線性對映把原始資料轉化到高維中？
如何分多類問題呢？
對於每個類，有一個當前類和其他類的二類分類器（one -vs - rest）
程式碼學習
未完待續
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