sklearn svm核函数

Scikit-learn中的支持向量机（SVM）提供了四种不同的核函数，它们分别是线性核函数、多项式核函数、径向基函数（RBF）核函数和sigmoid核函数。

1. 线性核函数：线性核函数是最简单的核函数，它在原始空间中进行线性分类。它的形式为：K(x, y) = x * y。

2. 多项式核函数：多项式核函数是将原始空间映射到一个高维空间进行分类的一种方法。它的形式为：K(x, y) = (gamma * x * y + coef0) ** degree，其中gamma、coef0和degree是超参数。

3. RBF核函数：RBF核函数是最常用的核函数之一，它可以对非线性的数据进行分类。它的形式为：K(x, y) = exp(-gamma * ||x-y|| ** 2)，其中gamma是超参数。

4. sigmoid核函数：sigmoid核函数也可以用于非线性分类问题，它的形式为：K(x, y) = tanh(gamma * x * y + coef0)。其中gamma和coef0是超参数。

在使用SVM进行分类时，选择哪种核函数取决于数据的性质以及问题的复杂程度。在实际应用中，需要进行一定的尝试和调参才能找到最适合的核函数。