跳动城乡网导读 支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，而核函数则是其核心所在！🤔 它们能将数据映射到高维空间，让非线性问题变得可分。以下是几...
支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，而核函数则是其核心所在！🤔 它们能将数据映射到高维空间，让非线性问题变得可分。以下是几种常见的核函数：
首先登场的是线性核函数👇：
公式简单，直接用内积计算。适合特征空间线性可分的数据。✅
其次是多项式核函数🔄：
通过调整参数，可以灵活控制模型复杂度，适合特定场景的数据分布。🎯
然后是径向基核函数（RBF）💫：
非常强大，能处理复杂的非线性关系，是SVM中最常用的核函数之一。🔥
最后是sigmoid核函数🧠：
灵感来源于神经网络激活函数，但在实际应用中较少使用。🧐
选择合适的核函数是SVM成功的关键哦！✨ 你学会了吗？📚
