支持向量机核函数与核方法

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的分类和回归算法。在SVM中，核函数是一种重要的技术，它可以将数据从低维空间映射到高维空间，从而使得数据在高维空间中更容易被分离。常用的核函数有线性核、多项式核、高斯核等。

核方法是一种基于核函数的机器学习方法，它可以将数据从原始空间映射到一个更高维的特征空间，从而使得数据在该特征空间中更容易被分离。核方法广泛应用于分类、回归、聚类等领域。

在SVM中，核函数的选择对模型的性能有很大影响。例如，对于线性可分的数据集，使用线性核函数可以得到较好的分类效果；对于非线性可分的数据集，使用高斯核函数可以得到较好的分类效果。