Цитата:
А можно ссылку, где это поподробнее?
наверняка подробнее изложено в тех ссылках, что в статье википедии (сообщение выше). В общем, специально я не разбирался и ссылок на строгое доказательство дать не могу.
пара копеек на этот счет есть в книге Потапова С.А. "Распознавание образов и машинное восприятие"
если строгого доказательства не нужно, можно ограничиться вольнодумным рассуждением
1) в обучающей выборке конечное число точек. Можно выбрать такое ядро с такими параметрами, что, взяв опорными векторами все точки обучающей выборки, получим разделенное на области пространство в любом случае и классификация точек из обучающей выборки всегда будет верной. Другое дело, что это бессмысленное решение.
2) чтобы доказать, что SVM не способна в общем случае разделить два множества, даже если количество примеров в обучающей выборке будет очень большим, возьмем за классы рациональные и иррациональные числа. Что бы SVM не делала - разделить их она не сможет - гладкими функциями это не выйдет. Это надуманный пример, но показательный - любая машина классификация должна "схватывать" инварианты, а SVM на это неспособна и в более простых случая (например, классификация простейших примитивов в машинной графике)
