支持向量机SVM用于非线性可分离数据

目标

在本教程中，您将学习如何：

在无法线性分离训练数据时，为SVM定义优化问题。
如何配置参数以使SVM适应此类问题。

动机Motivation

为什么扩展SVM优化问题以处理非线性可分离的训练数据有趣吗？与简单的线性分类器相比，在计算机视觉中使用SVM的大多数应用程序需要功能更强大的工具。这源于以下事实：在这些任务中，训练数据很少可以使用超平面分离。

请考虑以下任务之一，例如，人脸检测。在

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