SVM 核函数类型

在支持向量机（SVM）中，核函数是一种将数据映射到更高维空间的技术，以便在原始空间中不可分的数据在更高维空间中变得可分。以下是几种常见的 SVM 核函数类型：

• 线性核：这是最简单的核函数，适用于原始特征空间中数据线性可分的情况。线性核函数的表达式为 ( K(x, y) = x^T y )。

• 多项式核：多项式核函数将数据映射到更高维空间，并通过多项式函数来处理非线性关系。其表达式为 ( K(x, y) = (\gamma x^T y + r)^d )，其中 ( \gamma ) 是核系数，( r ) 是偏置项，( d ) 是多项式的阶数。

• 径向基函数（RBF）核：RBF 核函数也称为高斯核，其表达式为 ( K(x, y) = \exp(-\gamma |x - y|^2) )。它能够处理任意维度的数据，并且能够有效地处理非线性问题。

• sigmoid 核：sigmoid 核函数的表达式为 ( K(x, y) = \tanh(\gamma x^T y + b) )，其中 ( \gamma ) 是核系数，( b ) 是偏置项。

SVM 核函数可视化

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