【机器学习|学习笔记】详解支持向量机（Support Vector Machine，SVM）为何要引入核函数？为何对缺失数据敏感？
【机器学习|学习笔记】详解支持向量机（Support Vector Machine，SVM）为何要引入核函数？为何对缺失数据敏感？
文章目录
- 【机器学习|学习笔记】详解支持向量机（Support Vector Machine，SVM）为何要引入核函数？为何对缺失数据敏感？
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- 🔍 一、为什么 SVM 要引入核函数？【解决线性不可分问题】
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- ✅ 背景：现实世界中的数据常常是非线性可分的
- ✅ 原理：核函数（Kernel Function）
- ✅ 示例：RBF 核让同心圆变线性可分
- 🎯 总结：为什么引入核函数？
- 🔧 二、为什么 SVM 对缺失数据敏感？【特征完整性对支持向量关键】
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- ✅ 核心原因：SVM 强依赖每个样本的精确特征计算
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- 1. 间隔计算依赖完整特征空间：
- 2. 核函数也依赖完整输入：
- 3. SVM 本质是结构模型：
- ✅ 示例：SVM 遇到缺失值报错
- ✅ 三、小结总结对比
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- 📌 附加推荐：如何让 SVM 更鲁棒？
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🔍 一、为什么 SVM 要引入核函数？【解决线性不可分问题】
✅ 背景：现实世界中的数据常常是非线性可分的
- 例如：
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