svm 高斯核函数 σ

SVM（支持向量机）是一种常用的分类算法，而高斯核函数是SVM中常用的核函数之一。高斯核函数的作用是将数据映射到高维空间中，使得数据在高维空间中更容易被线性分割。其中，高斯核函数的参数σ决定了映射后数据的分布情况，对分类器的性能影响很大。一般来说，σ越大，映射后的数据分布越分散，分类器的泛化能力越强；σ越小，映射后的数据分布越集中，分类器的拟合能力越强。因此，选择合适的σ值对于SVM分类器的性能至关重要。可以从核函数性质和几何距离角度来选择参数σ，并且利用高斯函数的麦克劳林展开式来进行计算。具体的计算方法可以参考引用和中的内容。