支持向量机核函数变化

支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，它可以使用不同的核函数来处理线性可分和线性不可分的数据。常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、高斯核函数和Sigmoid核函数。不同的核函数对应不同的特征映射，可以更好地适应不同的数据集。

下面是不同核函数的简要介绍：
1. 线性核函数：适用于线性可分的数据集，计算速度快，但无法处理非线性数据。
2. 多项式核函数：适用于非线性数据集，可以通过调整多项式的阶数来控制模型的复杂度，但参数较多，计算复杂度高。
3. 高斯核函数：适用于非线性数据集，可以通过调整高斯核函数的参数来控制模型的复杂度，是非线性分类SVM最主流的核函数之一。
4. Sigmoid核函数：适用于非线性数据集，但不如高斯核函数表现好，一般不常用。

核函数的选择需要根据数据集的特点和实际需求来确定。如果数据集是线性可分的，可以使用线性核函数；如果数据集是非线性的，可以尝试使用多项式核函数或高斯核函数。在使用核函数时，需要注意参数的选择，以避免过拟合或欠拟合的问题。