如何(高效)判断数据是否线性可分
很多机器学习分类算法,比如支持向量机(SVM),的介绍都说了假设数据要是线性可分。
如果数据不是线性可分的,我们就必须要采用一些特殊的方法,比如SVM的核技巧把数据转换到更高的维度上,在那个高维空间数据更可能是线性可分的(Cover定理)。
现在的问题是,如何判断数据是线性可分的?
最简单的情况是数据向量是一维二维或者三维的,我们可以把图像画出来,直观上就能看出来。
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