SVM模型训练 核函数

SVM（支持向量机，Support Vector Machine）是一种监督学习模型，在解决分类和回归问题时非常有效。在训练SVM模型时，核函数起着关键作用，它将原始数据从低维空间映射到高维特征空间，使得原本线性不可分的数据变得线性可分。

核函数主要有几种常见的类型：
1. **线性核（Linear Kernel）**：这是最简单的核函数，直接计算两个输入样本之间的内积，适用于线性可分的情况。
2. **多项式核（Polynomial Kernel）**：通过多项式的组合，可以处理非线性的关系，参数通常包括度数（degree）和常数项。
3. **径向基函数（Radial Basis Function, RBF，也称高斯核）**：这是最常用的核函数，以高斯分布为基础，对于非线性问题有很好的泛化能力，参数通常是γ和σ。
4. **sigmoid核（Sigmoid Kernel）**：类似于S型函数，用于二分类问题，但在实践中应用较少。

选择合适的核函数取决于问题的特性以及数据的复杂程度。核函数的选择会影响决策边界的形式，以及算法的效率。训练过程通常涉及到寻找最大化间隔、最小化误差和支持向量的过程。