轉(zhuǎn)自http://blog.csdn.net/u013300875/article/details/44081067

很多機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法，比如支持向量機(jī)（SVM），的介紹都說了假設(shè)數(shù)據(jù)要是線性可分。如果數(shù)據(jù)不是線性可分的，我們就必須要采用一些特殊的方法，比如SVM的核技巧把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到更高的維度上，在那個高維空間數(shù)據(jù)更可能是線性可分的（Cover定理）。

理論上一定能在更高的維度把數(shù)據(jù)線性可分。

何為線性可分和線性不可分

線性可分就是說可以用一個線性函數(shù)把兩類樣本分開，比如二維空間中的直線、三維空間中的平面以及高維空間中的線型函數(shù)。
所謂可分指可以沒有誤差地分開；線性不可分指有部分樣本用線性分類面劃分時會產(chǎn)生分類誤差的情況。
在這種情況下，SVM就通過一個非線性映射函數(shù)把樣本映射到一個線性可分高維空間，在此高維空間建立線性分類面，而此高維空間的現(xiàn)行分類面對應(yīng)的就是輸入空間中的非線性分類面。

判斷是否線性可分

不同樣本集用凸包包起來，判斷不同凸包的邊是否有交叉。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的线性可分 线性不可分的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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