非线性支持向量机是什么

非线性支持向量机（Nonlinear Support Vector Machines, NSVM）是支持向量机（Support Vector Machines, SVM）的一种扩展，用于处理非线性分类问题。在非线性情况下，NSVM可以通过使用核函数将特征空间映射到高维空间中，从而将原来的非线性问题转化为线性问题。

NSVM的基本思想与SVM相同，即在特征空间中找到一个最优的超平面来分割不同类别的样本。但与SVM不同的是，NSVM在求解最优超平面时使用核函数进行映射，将原始特征空间转化为一个更高维的特征空间，在新的特征空间中构建超平面。

NSVM包含了多种不同的核函数，如线性核、多项式核、高斯核等，不同的核函数对应不同的映射方式，可以处理各种不同类型的非线性分类问题。同时，NSVM具有一定的鲁棒性和泛化能力，可以有效地处理高维数据集，并且不容易出现过拟合等问题。