非线性支持向量机常用的核函数

非线性支持向量机常用的核函数有：

1. 多项式核函数：$K(x_i,x_j)=(x_i^Tx_j+c)^d$

2. 高斯核函数：$K(x_i,x_j)=\exp(-\frac{||x_i-x_j||^2}{2\sigma^2})$

3. Sigmoid核函数：$K(x_i,x_j)=\tanh(\alpha x_i^Tx_j+c)$

4. 拉普拉斯核函数：$K(x_i,x_j)=\exp(-\frac{||x_i-x_j||}{\sigma})$

其中，$x_i$ 和 $x_j$ 是样本点，$c$、$d$、$\alpha$、$\sigma$ 是超参数。这些核函数可以将低维输入空间的数据映射到高维特征空间中，从而使得数据在高维空间中更容易被线性分割。

相关问题

支持向量机常用的核函数是？

支持向量机常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、径向基函数(RBF)核函数和sigmoid核函数。其中，RBF核函数是最常用的核函数之一，因为它可以处理非线性可分的数据，并且具有良好的泛化能力。多项式核函数和sigmoid核函数也可以用于处理非线性可分的数据，但相对于RBF核函数，它们的表现要差一些。线性核函数则适用于线性可分的数据。