用200字介绍高斯径向基核函数

高斯径向基核函数是机器学习和模式识别中常用的一种核函数。它是由高斯分布函数所构成的径向基函数(RBF)。在支持向量机(SVM)、神经网络等算法中，该函数通常用于无法线性分割的数据集的分类问题。其数学表达式为：K(x, y)=exp(-||x-y||^2/2σ^2)，其中x和y为输入向量，||x-y||表示输入向量之间的欧几里得距离，σ是高斯分布的标准差，控制着高斯函数的分布范围。在SVM中，高斯径向基函数将输入向量映射到高维空间中，使得非线性可分的数据集在新的空间中线性可分。同时，高斯径向基核函数具有很好的泛化性能，能够很好地适应各种数据集的分布情况。因此，高斯径向基核函数在机器学习和模式识别领域中得到广泛应用。