机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶

如果我们的正常的样本分布如下图左边所示，之所以说是正常的指的是，不是上面说的那样由于某些顽固的离群点导致的线性不可分。它是真的线性不可分。样本本身的分布就是这样的，如果也像样本那样，通过松弛变量硬拉一条线性分类边界出来，很明显这条分类面会非常糟糕。那怎么办呢？SVM对线性可分数据有效，对不可分的有何应对良策呢？是核方法（kerneltrick）大展身手的时候了