SVM可以通过使用核函数将数据映射到高维空间中，在高维空间中寻找一个超平面来分离非线性可分数据。具体来说，对于非线性可分数据，SVM将数据映射到更高维的空间，使得数据在新空间中能够被线性分离。其中，常用的核函数有多项式核函数、高斯核函数、Sigmoid核函数等。这个过程被称为核技巧，它使得SVM能够处理非线性可分数据，实现更加准确的分类。
SVM是如何处理非线性可分数据的？
我正在寻求关于SVM如何处理非线性可分数据的帮助。我正在研究一个问题，我有一个非线性可分数据集，我无法用线性分类器将它们分开。我听说SVM可以处理这些问题，但不知道SVM如何实现这个过程。我想知道SVM如何将这些非线性可分数据转换为线性可分的形式，或者它采用了哪种技术来解决这个问题。如果有任何老师或者专家能为我指点迷津，我将不胜感激。
提问时间：2023-05-20 12:12:51
编辑时间：2023-05-20 12:12:53
提问者：
Diamond_Heart
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3回答时间：2023-05-20 12:12:56
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