这一节讲的是如何将线性不可分的情况转为非线性可分以及转换的代价。特征转换是机器学习的重点。

最后得出重要的结论是，在做转换时，先从简单模型，再到复杂模型。

参考：http://www.cnblogs.com/ymingjingr/p/4340977.html

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