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第117章 高中课程里有这些（第1页）
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他当初刚写第一篇论文的时候，就拟好了这个题目，只是由于数学基础不够，一直停留在构思阶段。
这两天他利用碎片时间，稍微补了补高数知识，这才真正动笔。
江寒将近期一些想法整理了一下，罗列了个大纲出来。
很多机器学习分类算法，都要求假设数据线性可分，“感知机”也不例外。
如果数据不是线性可分的，就必须采用一些特殊的方法，把数据非线性地投射到更高的维度上。
在高维空间里，数据更有可能变成线性可分的，这就是所谓的Cover定理。
对于感知机来说，处理线性不可分的问题，有个最简单的解决办法，那就是把单层感知机拓展为多层感知机。
多层感知机的关键，在于如何训练各层之间的连接权值。
一种常用的办法是只训练某两层间的连接权值，而将其它连接权值进行固定。
可以从数学上证明，对于所有非线性可分的样本集，这种方法都是收敛的。
也可以采用BP技术，也就是另一个世界里，大名鼎鼎的“反向传播神经网络”。
当然，这个世界里，“感知机”都还没正式登场，说这些还有点早。
至于BP技术什么时候问世，基本上是江寒自己说了算……
此外，还可以将数据带到核空间，再进行分类。
在另一个世界里，有很多著名的算法，例如支持向量机（SVM）、径向基神经网络（RBFNN）等等，都采用了所谓的“核方法”。
核方法的核心，是核函数。
工业生产中，常用的核函数有线形核、多项式核、高斯核等等。
所谓核空间，百度百科上说：“核型空间是一类局部凸空间。”
具体来说：如果对零元的任何均衡凸邻域V，存在另一零元的均衡凸邻域U?V，使得典型映射T：XV→XU是核映射，则局部凸空间X称为核型空间。
这里，XU是商空间（X，PU（·））{x|PU（x）=0}，而XV是商空间（X，PV（·））{x|PV（x）=0}的完备化空间，PU（·）及PV（·）是由U和V各自产生的闵可夫斯基泛函。
嗯，江寒刚开始看到这个的时候，还真有点懵逼。
所以，再加强一点数学素养，还是很有必要的说……
当然，就算不懂上面的数学表达，一样可以理解核函数的功能。
核函数主要做的事情，就是将样本映射到更高维的空间。
但是，这样做虽然能使样本变得可分，但却会造成维数过高，使得计算量急遽增大。
这就是“高维NP难”问题。
所谓NP难（NP-hard），是指：非确定性多项式问题的大型实例，不能用精确算法求解，只能寻求有效的近似算法。
而解决的办法，也有很多……
好吧，先回到一开始的问题：如何判断数据是线性可分的？
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