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核函数可以将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分

35.如果一个样本空间线性可分，那么，我们能找到（）个平面来划分样本。

线性降维方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是（）。

SVM是在特征空间上找到最佳的分离超平面，使得训练集上的正负样本间隔最大。是用来解决二分类问题，在引入核方法后也可以解决非线性问题。

任一样本空间Ω都有一个最小子集，这个最小子集就是（ ）。