Svm的kernel和gamma参数

在SVM中，Kernel函数和Gamma参数是非常重要的两个参数。Kernel函数用于将数据从原始特征空间映射到高维空间，以便更好地分离不同类别的数据点。常用的Kernel函数包括线性Kernel、多项式Kernel和RBF（径向基函数）Kernel等。其中，RBF Kernel是最常用的一种Kernel函数，因为它能够很好地处理非线性可分的数据。

Gamma参数用于控制Kernel函数的宽度，它决定了Kernel函数在高维空间中的分布情况。如果Gamma值较小，则Kernel函数的分布比较广，SVM将会选择较为平滑的决策边界；如果Gamma值较大，则Kernel函数的分布比较窄，SVM将会选择较为复杂的决策边界。需要注意的是，Gamma参数的取值会影响SVM的性能和准确率，因此需要通过交叉验证等方法来确定最佳的Gamma值。