Sigmoid 核函数

Sigmoid 核函数是一种常用的核函数，通常用于支持向量机（SVM）的非线性分类器中。它的数学表达式为：

K(x, y) = tanh(a * x^T y + b)

其中，a 和 b 是可调参数，x 和 y 是输入样本的特征向量。Sigmoid 核函数的作用是将输入样本从原始的特征空间映射到一个非线性的高维空间，使得在这个空间中，原本线性不可分的样本可以被转化为线性可分的样本。这样就可以使用线性分类器来处理原本无法分类的数据了。

需要注意的是，Sigmoid 核函数可能会导致 SVM 模型的过拟合问题，因此需要谨慎使用，并且需要进行参数调优。