核函数

对于非线性特征集的分类过程可拆解为两步： 第一步：利用非线性映射，将数据从输入空间映射到特征空间中 第二步：使用线性学习器对特征空间的数据进行分类函数 将以上两个步骤融合在一块儿，隐式完成输入空间数据集到特征空间数据集的映射，创建非线性学习器的方法，称为核函数方法。学习 核是利用测试点和训练点的內积表示的决策规则。 几种经常使用核： 线性核、多项式核、高斯核、sigmoid核函数、混合核函数（前面

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