SVM模型的损失函数是什么？SVM模型中的超参数有哪些？SVM模型的超参数中，核函数有哪些类型？

SVM模型的损失函数是Hinge loss，它的数学表达式为max(0,1-y*f(x))，其中y是样本的真实标签，f(x)是样本的预测标签。

SVM模型的超参数包括：

1. C：惩罚参数，用来平衡模型的复杂度和误差之间的关系。

2. kernel：核函数，用于将样本映射到高维空间中进行分类。

3. gamma：核函数的参数，用于控制核函数的宽度。

4. degree：多项式核函数的阶数。

5. coef0：核函数中的常数项。

SVM模型的核函数可以分为以下几种类型：

1. 线性核函数：K(x,y)=x*y，用于线性可分的数据。

2. 多项式核函数：K(x,y)=(coef0 + gamma*x*y)^degree，用于非线性可分的数据。

3. 高斯核函数：K(x,y)=exp(-gamma*||x-y||^2)，用于非线性可分的数据。

4. sigmoid核函数：K(x,y)=tanh(coef0 + gamma*x*y)，也用于非线性可分的数据。