SVM不同核函数适用于哪些情况，不同核函数分别需要调整哪些参数

SVM的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等，不同的核函数适用于不同的情况。

线性核函数适用于数据线性可分的情况。线性核函数的参数只有一个C，它控制着错误分类样本点的惩罚程度。

多项式核函数适用于非线性数据，但不能过于复杂的情况。多项式核函数的参数有三个，分别是C、d和r。其中，C的含义与线性核函数相同，d控制着多项式的阶数，r是一个常数，表示多项式函数的截距。

高斯核函数适用于非线性数据，且数据复杂度较高的情况。高斯核函数的参数有一个σ，它控制着高斯核函数的带宽，决定了数据在特征空间中的分布范围。

在实际应用中，我们可以通过交叉验证等方法来选择合适的核函数和参数。同时，这些参数的取值也会因具体问题而异。