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 ...

在接觸反演、算法等方面的知識后，經常聽到“核”這個字，它不像對原始變量的線性變換，也不像類似於機器學習中激活函數那樣的非線性變換，對原始數據進行變換，就可以將復雜的問題簡單化。接下來，就讓我們了解了解“核”這個東西。 參考鏈接： 1. 通俗理解核方法（kernel function ...

原帖：https://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/details/47027365 首先，再對核方法的思想進行描述，核函數的思想是一個偉大的想法，它工作簡練巧妙的映射，解決了高維空間中數據量龐大的問題，在機器學習中是對算法進行非線性改進的利器 ...

　　核函數的起源是對於線性不可分的分類情況，其實可以通過p次方多項式，及非線性模型進行分類；然后對於這類非線性多次方的，其實可以按照廣義線性模型來進行升維變形，使之成為線性模型，這樣就可以放到SVM中來進行處理了（svm只能處理非線性模型）。 　　但是升維之后是有維度爆炸現象的（二次方對應 ...

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 ...