人工智能：支持向量机SVM 练习题（带解析）
在支持向量机中，如果当前维度不存在一个能够完全正确地划分两类样本的超平面，那么就可以把样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个更高维度的特征空间中线性可分。：核函数可以将高维特征空间中两个向量的内积计算过程转化为求解原始特征空间中两个向量的核函数值，从而大大降低了计算高维内积的困难，并且映射方式由核函数本身唯一显式确定。：支持向量机的解具有稀疏性，是指支持向量机的模型参数只与样本特征向量中少数的支持向量有关系，而与大多数样本点无关。A.当数据是线性可分时，可以考虑支持向量机的基本
