线性支持向量机和非线性支持向量机的原理

线性支持向量机和非线性支持向量机的原理如下：

线性支持向量机：
线性支持向量机是一种基于超平面的线性分类器，它的目标是找到一个超平面，将不同类别的数据分开。超平面是一个 n-1 维的线性空间，其中 n 是特征的数量。在二维空间中，超平面是一条直线，而在三维空间中，超平面是一个平面。在高维空间中，超平面是一个超平面。支持向量机的目标是找到一个超平面，使得两个类别的数据点到超平面的距离最大化。这个距离被称为间隔。支持向量机的训练过程就是寻找最大间隔的过程。

非线性支持向量机：
非线性支持向量机是一种基于核函数的非线性分类器。它的目标是将数据映射到高维空间中，使得数据在高维空间中线性可分。在高维空间中，支持向量机可以使用线性分类器来分离数据。核函数是一种将数据从低维空间映射到高维空间的函数。常见的核函数有线性核、多项式核、高斯核等。在使用核函数时，支持向量机的训练过程与线性支持向量机类似，只是在计算超平面时，需要使用核函数来计算数据在高维空间中的内积。