本文目錄一覽：

• 1、SVM算法采用高斯核函數(shù),核函數(shù)的參數(shù)對(duì)結(jié)果影響大嗎
• 2、核函數(shù)的選取
• 3、支持向量機(jī)
• 4、支持向量機(jī)中kernel有什么好處

SVM算法采用高斯核函數(shù),核函數(shù)的參數(shù)對(duì)結(jié)果影響大嗎

對(duì)缺失數(shù)據(jù)敏感，對(duì)參數(shù)和核函數(shù)的選擇敏感 支持向量機(jī)性能的優(yōu)劣主要取決于核函數(shù)的選取，所以對(duì)于一個(gè)實(shí)際問題而言，如何根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)模型選擇合適的核函數(shù)從而構(gòu)造SVM算法。

優(yōu)點(diǎn)：高斯核函數(shù)具有較強(qiáng)的非線性擬合能力，可以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)分布。缺點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜度較高，需要對(duì)每對(duì)樣本進(jìn)行相似度計(jì)算。

）與多項(xiàng)式核函數(shù)相比，RBF需要確定的參數(shù)要少，核函數(shù)參數(shù)的多少直接影響函數(shù)的復(fù)雜程度。另外，當(dāng)多項(xiàng)式的階數(shù)比較高時(shí)，核矩陣的元素值將趨于無窮大或無窮小，而RBF則在上，會(huì)減少數(shù)值的計(jì)算困難。

線性分類：線性可分性、損失函數(shù)（loss function）、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)（empirical risk）與結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)（structural risk）。

核函數(shù)的選取

1、當(dāng)回歸訓(xùn)練集選定以后，在用支持向量機(jī)尋找決策函數(shù)時(shí)，首先要選擇支持向量機(jī)中的核函數(shù)和其中的參數(shù)。

2、SVM關(guān)鍵是選取核函數(shù)的類型，主要有線性內(nèi)核，多項(xiàng)式內(nèi)核，徑向基內(nèi)核（RBF），sigmoid核。

3、核函數(shù)的選擇要求滿足Mercer定理（Mercers theorem），即核函數(shù)在樣本空間內(nèi)的任意格拉姆矩陣（Gram matrix）為半正定矩陣（semi-positive definite）。

4、支持向量機(jī)性能的優(yōu)劣主要取決于核函數(shù)的選取，所以對(duì)于一個(gè)實(shí)際問題而言，如何根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)模型選擇合適的核函數(shù)從而構(gòu)造SVM算法。

支持向量機(jī)

svm是一種典型的二類分類模型。支持向量機(jī)（英語：support vector machine，常簡稱為SVM，又名支持向量網(wǎng)絡(luò)）是在分類與回歸分析中分析數(shù)據(jù)的監(jiān)督式學(xué)習(xí)模型與相關(guān)的學(xué)習(xí)算法。

支持向量機(jī)屬于人工智能算法。根據(jù)查詢相關(guān) *** 息顯示：支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）是一種常用的人工智能算法之一。SVM是一種監(jiān)督式學(xué)習(xí)方法，其任務(wù)是在訓(xùn)練集中找到一個(gè)最優(yōu)的超平面來將數(shù)據(jù)分為兩個(gè)類別。

為了解決這個(gè)問題，支持向量機(jī)采用了一種稱為“軟間隔”的方法。這允許一些樣本可以跨越間隔，但會(huì)受到一個(gè)懲罰。這個(gè)懲罰會(huì)隨著樣本越過間隔的距離增加而增加。

支持向量機(jī)中kernel有什么好處

支持向量機(jī)可以用于分類、回歸與異常點(diǎn)檢測(cè)，它有以下優(yōu)勢(shì)：對(duì)高維數(shù)據(jù)集十分有效。當(dāng)pn時(shí)，依然有效。高效利用內(nèi)存。不同的核函數(shù)與決策函數(shù)一一對(duì)應(yīng)。

內(nèi)核(Kernel)是手機(jī)操作系統(tǒng)的核心負(fù)責(zé)系統(tǒng)的運(yùn)作。

工作于平板電腦、智能手機(jī)及智能手表的Android操作系統(tǒng)同樣通過Linux內(nèi)核提供的服務(wù)完成自身功能。一個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)是一個(gè)硬件和軟件的共生體，它們互相依賴，不可分割。

非線性支持向量機(jī)的算法過程：核函數(shù)的引入大大提升了支持向量機(jī)的應(yīng)用范圍，使得其在非線性可分問題上也有了很好的分類表現(xiàn)，而且核技巧使得隱式的高維映射成為可能，使用起來也非常便捷。

內(nèi)核方法是一類用于模式分析或識(shí)別的算法，其最知名的使用是在支持向量機(jī)（SVM）。