支持向量机原理(四)SMO算法原理(待填坑)
支持向量机原理(五)线性支持回归(待填坑)
在前面两篇我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算法，它们对线性可分的数据有很好的处理，但是对完全线性不可分的数据没有办法。本文我们就来探讨SVM如何处理线性不可分的数据，重点讲述核函数在SVM中处理线性不可分数据的作用。
1. 回顾多项式回归
在线性回归原理小结中，我们讲到了如何将多项式回归转化为线性回归。
比如一个只有两个特征的p次方多项式回归的模型：
hθ(x1,x2)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x21+θ4x22+θ5x1x2hθ(x1,x2)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x12+θ4x22+θ5x1x2
我们令x0=1,x1=x1,x2=x2,x3=x21,x4=x22,x5=x1x2x0=1,x1=x1,x2=x2,x3=x12,x4=x22,x5=x1x2 ,这样我们
