【機器學習|學習筆記】詳解支持向量機（Support Vector Machine，SVM）為何要引入核函數？為何對缺失數據敏感？
【機器學習|學習筆記】詳解支持向量機（Support Vector Machine，SVM）為何要引入核函數？為何對缺失數據敏感？
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- 【機器學習|學習筆記】詳解支持向量機（Support Vector Machine，SVM）為何要引入核函數？為何對缺失數據敏感？
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- ?? 一、為什么 SVM 要引入核函數？【解決線性不可分問題】
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- ? 背景：現實世界中的數據常常是非線性可分的
- ? 原理：核函數（Kernel Function）
- ? 示例：RBF 核讓同心圓變線性可分
- ?? 總結：為什么引入核函數？
- ?? 二、為什么 SVM 對缺失數據敏感？【特征完整性對支持向量關鍵】
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- ? 核心原因：SVM 強依賴每個樣本的精確特征計算
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- 1. 間隔計算依賴完整特征空間：
- 2. 核函數也依賴完整輸入：
- 3. SVM 本質是結構模型：
- ? 示例：SVM 遇到缺失值報錯
- ? 三、小結總結對比
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- ?? 附加推薦：如何讓 SVM 更魯棒？
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學術會議小靈通”或參考學術信息專欄：https://blog.csdn.net/2401_89898861/article/details/148514108
?? 一、為什么 SVM 要引入核函數？【解決線性不可分問題】
? 背景：現實世界中的數據常常是非線性可分的
- 例如：
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