核函數是一個相似度函數 SVM模型有兩個非常重要的參數C與gamma。其中 C是懲罰系數，即對誤差的寬容度。c越高，說明越不能容忍出現誤差,容易過擬合。C越小，容易欠擬合。C過大或過小，泛化能力變差 gamma是選擇RBF函數作為kernel后，該函數自帶的一個參數 ...

7 核函數（Kernels） 考慮我們最初在“線性回歸”中提出的問題，特征是房子的面積x，這里的x是實數，結果y是房子的價格。假設我們從樣本點的分布中看到x和y符合3次曲線，那么我們希望使用x的三次多項式來逼近這些樣本點。那么首先需要將特征x擴展到三維，然后尋找特征和結果之間的模型 ...

核函數 Linear Kernel 線性核是最簡單的核函數，核函數的數學公式如下： Polynomial Kernel 多項式核實一種非標准核函數，它非常適合於正交歸一化后的數據，其具體形式如下： 這個核函數是比較好用的，就是參數比較多，但是還算穩定 ...

問題的引入 對於線性可分或者線性近似可分的數據集， 線性支持向量機可以很好的划分，如圖左。但是，對於圖右的數據集呢？很顯然， 這個數據集是沒有辦法用直線分開的。 我們的想法是在低維空間中不能線性 ...

高斯核函數 高斯核函數（Gaussian kernel）， 也稱徑向基 (RBF) 函數，是常用的一種核函數。 它可以將有限維數據映射到高維空間，我們來看一下高斯核函數的定義： 上述公式涉及到兩個向量的歐式距離（2范數）計算， 而且，高斯核函數是兩個向量歐式距離 ...

SVM核函數的選擇對於其性能的表現有至關重要的作用，尤其是針對那些線性不可分的數據，因此核函數的選擇在SVM算法中就顯得至關重要。對於核技巧我們知道，其目的是希望通過將輸入空間內線性不可分的數據映射到一個高緯的特征空間內使得數據在特征空間內是可分的，我們定義這種映射為ϕ(x ...

核函數參數詳解 　　https://blog.csdn.net/MrFortitude/article/details/59558037 什么是核函數？ 　　在用svm處理問題時，如果函數線性不可分，希望通過將輸入空間內線性不可分數據映射到一個高維的特征空間內使數據在特征空間內使線性可分 ...

　　 SVM之問題形式化 　　 SVM之對偶問題 >>>SVM之核函數 　　 SVM之解決線性不可分 　　 寫在SVM之前——凸優化與對偶問題 上一篇SVM之對偶問題中討論到，SVM最終形式化為以下優化問題\[\begin{align}\left\{ \begin ...