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8.非线性分类器

在模式识别中，线性分类器虽然简单且计算效率高，但它们在处理非线性可分的数据时表现不佳。非线性分类器通过引入非线性决策边界，能够更准确地对复杂的数据进行分类。本节将介绍几种常见的非线性分类器，包括支持向量机（SVM）、神经网络和决策树，并通过具体的例子和代码来解释它们的工作原理。

8.1支持向量机（SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种强大的非线性分类器，通过将数据映射到高维空间中，使其在高维空间中线性可分。SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，使得两类数据之间的间隔最大化。

8.1.1