如何在机器学习中使用核函数来处理非线性问题，并以高斯核为例详细说明其工作原理？

核函数是支持向量机（SVM）处理非线性问题的关键。以高斯核为例，其工作原理是将原始输入数据映射到一个无限维的特征空间中，这种映射能够使得在新的特征空间中，原本在原始空间线性不可分的数据变得线性可分。具体来说，高斯核函数，也称为径向基函数（Radial Basis Function, RBF），定义为：

参考资源链接：[支持向量机与机器学习PPT讲义](https://wenku.csdn.net/doc/31btateqdg?spm=1055.2569.3001.10343)

K(x, z) = exp(-γ||x - z||^2)

这里x和z是两个样本点，γ是一个参数，控制着映射后的空间的分布特性。当γ越大，函数的径向作用范围越小，高斯核所决定的特征空间的特征维度越高，决策边界更加复杂；反之，当γ越小，径向作用范围越大，特征维度越低，决策边界相对简单。

在SVM中应用高斯核，可以通过调整参数γ来控制模型的复杂度和泛化能力。一般来说，较小的γ值会导致更加复杂的决策边界，可能会增加过拟合的风险；而较大的γ值则倾向于产生更简单的模型，有助于防止过拟合。

实际使用时，通常需要通过交叉验证来选择最佳的γ值。利用核函数的SVM适用于各种非线性问题，并且在特征空间中能够寻找最优的超平面来完成分类任务。关于如何实际在机器学习模型中应用SVM和高斯核，建议参考《支持向量机与机器学习PPT讲义》。这份资料详细地讲解了SVM的原理和应用，特别是如何利用核函数来解决实际问题，对于理解高斯核及其在SVM中的应用有着重要帮助。

参考资源链接：[支持向量机与机器学习PPT讲义](https://wenku.csdn.net/doc/31btateqdg?spm=1055.2569.3001.10343)