当使用内核来界定SVM中的非线性域时，我们将根据训练示例介绍新功能。然后，我们具有与培训示例一样多的功能。但是，拥有与示例一样多的功能会增加过度拟合的机会吗？我们应该放弃其中一些新功能吗？
您确实不能删除任何内核生成的功能，在许多情况下，您不知道正在使用哪些功能或给予了哪些权重。除了使用内核之外，SVM还使用正则化，并且此正则化减少了过拟合的可能性。
您可以阅读有关SVM的公式与统计学习理论之间的联系的信息，但高级摘要是SVM不仅找到了一个分离的超平面，而且还找到了一个使余量最大化的超平面。
有关SVM的Wikipedia文章非常好，并且提供了指向正则化，参数搜索和许多其他重要主题的出色链接。
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