SVM对于高斯核函数的理解

问题：怎么分类非线性可分的样本的分类？

目的是样本分类，采用的方法：按一定规律统一改变样本的特征数据得到新的样本，新的样本按新的特征数据能更好的分类，由于新的样本的特征数据与原始样本的特征数据呈一定规律的对应关系，因此根据新的样本的分布及分类情况，得出原始样本的分类情况

高斯核和多项式核干的事情截然不同的，如果对于样本数量少，特征多的数据集，高斯核相当于对样本降维；

高斯核的任务：找到更有利分类任务的新的空间

高斯核本质是在衡量样本和样本之间的“相似度”，在一个刻画“相似度”的空间中，让同类样本更好的聚在一起，进而线性可分。

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