以下是幾種常用的核函式表示：
線性核（linear kernel）
多項式核（polynomial kernel）
徑向基核函式（radial basis function）
也叫高斯核（gaussian kernel），因為可以看成如下核函式的領乙個種形式：
徑向基函式是指取值僅僅依賴於特定點距離的實值函式，也就是
冪指數核（exponential kernel）
拉普拉斯核（laplacian kernel）
anova核（anova kernel）
二次有理核（rational quadratic kernel）
多元二次核（multiquadric kernel）
逆多元二次核（inverse multiquadric kernel）
另外乙個簡單實用的是
sigmoid核（sigmoid kernel）
以上幾種是比較常用的，大部分在svm，svm-light以及ranksvm中可用引數直接設定。還有其他一些不常用的，如小波核，貝葉斯核，可以需要通過**自己指定。
SVM核函式選擇
svm支援向量機，一般用於二分類模型，支援線性可分和非線性劃分。svm中用到的核函式有線性核 linear 多項式核函式pkf以及高斯核函式rbf。當訓練資料線性可分時，一般用線性核函式，直接實現可分 當訓練資料不可分時，需要使用核技巧，將訓練資料對映到另乙個高維空間，使再高維空間中，資料可線性劃分...
SVM 核函式的選擇
1 經常使用的核函式 核函式的定義並不困難，根據泛函的有關理論，只要一種函式k xi,x j 滿足mercer條件，它就對應某一變換空間的內積 對於判斷哪些函式是核函式到目前為止也取得了重要的突破，得到mercer定理和以下常用的核函式型別 1 線性核函式k x,x i x xi 2 多項式核k x...
SVM中的核函式
1 核函式本質 核函式的本質可以概括為如下三點 1 實際應用中，常常遇到線性不可分的情況 針對這種情況，常用做法是把樣例特徵對映到高維空間中，轉化為線性可分問題。2 將樣例特徵對映到高維空間，可能會遇到維度過高的問題 3 針對可能的維災難，可以利用核函式。核函式也是將特徵從低維到高維的轉換，但避免了...