支持向量机的核函数是什么意思

在支持向量机（Support Vector Machine，SVM）中，核函数是一种用于将数据映射到高维特征空间的函数。它的作用是通过非线性映射，将原始数据从低维空间转换到高维空间，使得原本线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分。

SVM通过最大化边界（间隔）来进行分类，核函数在这一过程中起到了关键作用。使用核函数的核心思想是，我们不需要直接计算高维空间中的内积，而是通过核函数来隐式地进行计算，从而避免了高维空间的计算负担。

常见的核函数包括线性核函数（Linear Kernel）、多项式核函数（Polynomial Kernel）、高斯核函数（Gaussian Kernel，也称为RBF核函数）等。选择合适的核函数依赖于数据的特性和问题的需求，在实际应用中需要进行实验和调参来确定最佳的核函数。