[机器学习之SVM] 无偏的高斯核SVM (Unbiased SVM: USVM)

采用高斯核或其它RBF核的SVM通常用来解决非线性可分的问题。SVM的决策函数形式为f(x) = sum_i a(i)*kernel(x,xi) + b, 其中系数a = y(i)*alpha(i)，b为偏差项。 上图是一个2D的例子，实线表示分类界面f(x)=0，虚线表示支撑面f(x)=+/-1。可以看出分界面是有明显偏向性的，原因是b>0，导致分界面明显偏向于蓝...[阅读全文]