核函数是一个相似度函数 SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能力变差 gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数 ...

7 核函数（Kernels） 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题，特征是房子的面积x，这里的x是实数，结果y是房子的价格。假设我们从样本点的分布中看到x和y符合3次曲线，那么我们希望使用x的三次多项式来逼近这些样本点。那么首先需要将特征x扩展到三维，然后寻找特征和结果之间的模型 ...

核函数 Linear Kernel 线性核是最简单的核函数，核函数的数学公式如下： Polynomial Kernel 多项式核实一种非标准核函数，它非常适合于正交归一化后的数据，其具体形式如下： 这个核函数是比较好用的，就是参数比较多，但是还算稳定 ...

问题的引入 对于线性可分或者线性近似可分的数据集， 线性支持向量机可以很好的划分，如图左。但是，对于图右的数据集呢？很显然， 这个数据集是没有办法用直线分开的。 我们的想法是在低维空间中不能线性 ...

高斯核函数 高斯核函数（Gaussian kernel）， 也称径向基 (RBF) 函数，是常用的一种核函数。 它可以将有限维数据映射到高维空间，我们来看一下高斯核函数的定义： 上述公式涉及到两个向量的欧式距离（2范数）计算， 而且，高斯核函数是两个向量欧式距离 ...

SVM核函数的选择对于其性能的表现有至关重要的作用，尤其是针对那些线性不可分的数据，因此核函数的选择在SVM算法中就显得至关重要。对于核技巧我们知道，其目的是希望通过将输入空间内线性不可分的数据映射到一个高纬的特征空间内使得数据在特征空间内是可分的，我们定义这种映射为ϕ(x ...

核函数参数详解 　　https://blog.csdn.net/MrFortitude/article/details/59558037 什么是核函数？ 　　在用svm处理问题时，如果函数线性不可分，希望通过将输入空间内线性不可分数据映射到一个高维的特征空间内使数据在特征空间内使线性可分 ...

　　 SVM之问题形式化 　　 SVM之对偶问题 >>>SVM之核函数 　　 SVM之解决线性不可分 　　 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 上一篇SVM之对偶问题中讨论到，SVM最终形式化为以下优化问题\[\begin{align}\left\{ \begin ...