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发帖数: 49 | 1 如果有一组数据，然后分别用 linear kernel (Xi dot Xj) , quadratic kernel ( (
Xi dot Xj+1)^2 , 和 radial basis function kernel (e^[-1/(2*sigma) * (Xi-Xj)
^2] 的 SVM 来成功 separate。
这时候吧数据里面每一个点都向上平移10. 就是 (xi,xj) = (xi,xj+10).
再用以上三个kernel 重新找boundary. 相对于每一个点来说， 新的boundary 会不会
和旧的 boundary 不一样？ 也就是说每一个新的点到新的boundary, 和每一个旧点到
旧的boundary的距离是不是不一样。
我觉得linear 的是一样的，应为就是平移。 但是quadratic kernel 和 radial basis
不一样，但是无法具体解释为什么。。。。 |
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