我刚开始学习机器学习，正在研究支持向量机这个话题。请问我理解得对不对：双重表示与支持向量的关系是，如果训练数据上的权重不等于零，我们就可以推断它是一个支持向量，而且支持向量的数量越少，解的稀疏性就越高？

非常感谢您的帮助。

回答：

双重表示是将解表示为训练点位置的线性组合（如果核函数是线性的，则是它们在输入空间中的实际位置；如果是非线性的，则是核函数诱导的高维特征空间中的位置）。因此，双重表示由一组权重组成——每个数据点对应一个数字。那些对应权重不为零的数据点？是的，它们就是支持向量。