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核函数是另外一类技巧，是指当数据无法线性分类时，可以通过升维或降纬（不过一般是升纬，因为我们处理数据的过程是从低维度慢慢过渡到高纬度空间）的方式，通过数据自身的某些特点，或者映射，使得数据能够在高纬度空间中可分。上面这段话比较拗口，所以我们来看下面这个例子。例如对于某二维分类问题，对圆点和方块所表示的样本难以使用简单的一维空间中进行区分，因为如果我们要在一维空间中区分圆点和方块，就需要极为复杂的超

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在前面的章节里，分别介绍了声名远扬的梯度下降算法，计算图，以及反向传播。现在我们要思考这样一个问题。对于y=ax+by = ax +by=ax+b这样一个线性模型来说，无论x有多复杂，都无法改变它线性输出的特点。线性模型对于线性问题的求解是可行，但是我们需要用倒神经元网络的实际应用场景来说，有很多是无法直接套用线性模型来求解的。举个例子来说，对于分类问题，就无法很好的依靠线性模型进行求解。所以，为