支持向量机SVM核函数的选择(七)

支持向量机是创建在统计学习理论基础之上的新一代机器学习算法，支持向量机的优点主要体如今解决线性不可分问题，它经过引入核函数，巧妙地解决了在高维空间中的内积运算，从而很好地解决了非线性分类问题。要构造出一个具备良好性能的SVM，核函数的选择是关键也是最重要的一步．一般来说核函数的选择包括两部分工做：一是核函数类型的选择，二是肯定核函数类型后相关参数的选择。如何根据具体的数据选择恰当的核函数是SVM应

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