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文档简介

SVM三核函数前言：前面讨论的样本都是线性可分的，即存在一个超平面能够将样本正确分类实际任务中，也许并不存在这样的一个线性空间，能够样本分类。例如上图，划分它的平面就不是线性的，但是当把这些点映射到高纬度的空间中，又变成了线性可分的，如下一高维空间的映射如上，一个非线性函数，可以通过向量的内积变换，变成线性函数前一章的SVM问题可以转换为比匕二£2]Mi匕05,恥）》7孔这种通过向量的内积，可以将两个步骤融合在一起，建立一个低维度空间到高维度空间的非线性学习器，这种直接求解非线性分类器的方法，称为核函数这种计算量是非常大的，例如原来是2维度，映射后会成为4维度3维度会成为9维。n*n方式映射。线性代数第二章矩阵初等变换里面有证明这种类型的矩阵是存在的二核函数法

什么样的函数可以作为核函数呢？？？我们上面看到有个很重要的特征，这种参数是对称的【矩阵跟转置矩阵的乘积，是关于对角线对称的，也叫正定矩阵】，所以核矩阵总是半正定的，所以只要一个对称函数对应的核矩阵是半正定的，它就能作为核函数。也被称作为再生核希尔伯特空间（RKHS）特征空间这边列举了几种核函数三应用前几天有个网友发了这么一个项目，要做的跟这个效果一样前面一张是RGB图片，后面是一张灰度图。这种传统的算法方案比较多，比如MIB算法，基于边缘灰度的局部增强技术。难的是，不知道原来作者采用的是哪套算法。可能要化非常长的时间在这上面调试上。今天仔细想了一下，有种更简单的方案原理：1:原图转灰度图，灰度图矩阵化A2:目标图二值化，取值1，-1作为对应点的响应3：以目标图中心点，取原图中心点作8*8像素作为训练的特征参数4：以SVM聚类，获得权值方程式WX+B5:新图按照

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