支持向量机的核函数选择

支持向量机是一种常用的分类算法，在实际应用中，核函数的选择对于SVM的分类性能有很大影响。常用的核函数包括：线性核函数、多项式核函数、径向基函数和sigmoid核函数。

1. 线性核函数：线性核函数是最简单的核函数，它适用于线性可分问题，即数据可以用一条直线完全分开。在实际应用中，线性核函数的分类效果往往较差。

2. 多项式核函数：多项式核函数可以将低维空间中线性不可分的数据映射到高维空间中变成线性可分，但是多项式核函数中参数比较多，需要进行较多的调参。

3. 径向基函数：径向基函数是一种常用的非线性核函数，它可以将低维空间中非线性可分的数据映射到高维空间中变成线性可分。径向基函数的参数比较少，计算速度较快，且在实际应用中分类效果较好。

4. sigmoid核函数：sigmoid核函数适合于二分类问题，它可以将低维空间中线性不可分的数据映射到高维空间中变成线性可分。但是sigmoid核函数需要进行较多的调参，分类效果相对其他核函数较差。