跳动城乡网导读 支持向量机（SVM）作为机器学习领域的经典算法，其核心在于通过核函数将数据映射到高维空间，从而实现非线性分类。今天，让我们一起探索SVM
支持向量机（SVM）作为机器学习领域的经典算法，其核心在于通过核函数将数据映射到高维空间，从而实现非线性分类。今天，让我们一起探索SVM中的三种常见核函数公式吧！🚀
首先登场的是线性核函数：
\[ K(x_i, x_j) = x_i^T x_j \]
它是最简单的一种，适用于线性可分的数据集。就像一条直线就能轻松划分两类数据那样直截了当。
接着是多项式核函数：
\[ K(x_i, x_j) = (\gamma x_i^T x_j + r)^d \]
这里的参数\( \gamma \)、\( r \)和指数\( d \)赋予了模型更强的灵活性，能够应对稍微复杂一点的关系，比如抛物线形分布的数据。
最后是径向基函数（RBF）核：
\[ K(x_i, x_j) = \exp(-\gamma ||x_i - x_j||^2) \]
RBF核堪称万金油，它能捕捉到非常复杂的模式，特别适合那些边界模糊的数据集，仿佛为数据披上了一层柔软而强大的保护罩。
掌握这些核函数，你就离精通SVM更近一步啦！💪📚
