📚SVM算法原理(3)🚀
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2025-03-23 22:03:23
摘要 支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习模型，主要用于分类和回归分析。在前两部分中，我们已经了解了它的基本概念和如何构建一个简单的线...
支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习模型，主要用于分类和回归分析。在前两部分中，我们已经了解了它的基本概念和如何构建一个简单的线性可分场景。今天，让我们继续深入探讨核函数的魅力✨！
核函数是SVM的核心之一，它能够将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，从而实现线性可分。常见的核函数有线性核、多项式核、径向基核（RBF）等。其中，RBF核因其灵活性而被广泛使用，它通过调整参数γ来控制决策边界的变化宽度。
那么，如何选择合适的核函数呢？这需要根据实际数据集的特点进行试验与优化。例如，在处理复杂分布的数据时，RBF核通常表现优异；而对于特征维度较低且线性可分的情况，则可以选择简单的线性核以减少计算成本。
总之，掌握好核函数的应用技巧，可以极大提升SVM模型的表现哦！💪
机器学习 深度学习 SVM
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