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 ...

在接触反演、算法等方面的知识后，经常听到“核”这个字，它不像对原始变量的线性变换，也不像类似于机器学习中激活函数那样的非线性变换，对原始数据进行变换，就可以将复杂的问题简单化。接下来，就让我们了解了解“核”这个东西。 参考链接： 1. 通俗理解核方法（kernel function ...

原帖：https://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/details/47027365 首先，再对核方法的思想进行描述，核函数的思想是一个伟大的想法，它工作简练巧妙的映射，解决了高维空间中数据量庞大的问题，在机器学习中是对算法进行非线性改进的利器 ...

　　核函数的起源是对于线性不可分的分类情况，其实可以通过p次方多项式，及非线性模型进行分类；然后对于这类非线性多次方的，其实可以按照广义线性模型来进行升维变形，使之成为线性模型，这样就可以放到SVM中来进行处理了（svm只能处理非线性模型）。 　　但是升维之后是有维度爆炸现象的（二次方对应 ...

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 ...