导读 在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。然而，当我们面对非线性可分的数据时，简单的线
在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务。然而，当我们面对非线性可分的数据时，简单的线性模型便显得力不从心。这时，核函数便成了我们的得力助手。核函数通过将数据映射到高维空间，使得原本复杂的非线性问题变得线性可分，从而大大提高了模型的性能。
常见的核函数包括但不限于：
- 线性核：适用于线性可分的数据。
- 多项式核：灵活性较高，适合处理多项式关系。
- 径向基函数（RBF）核：应用最广，能够处理复杂的非线性关系。
- Sigmoid核：模拟神经网络中的激活函数。
每种核函数都有其适用场景，选择合适的核函数是提高SVM性能的关键。希望这篇核函数详解能帮助你更好地理解和支持向量机的工作原理！🚀
机器学习 支持向量机 核函数