如何正確對SVM核函數的選擇提升向量機性能
在現實任務中，原始樣本空間中可能不存在這樣可以將樣本正確分為兩類的超平面，但是我們知道如果原始空間的維數是有限的，也就是說屬性數是有限的，則一定存在一個高維特征空間能夠將樣本劃分。
事實上，在做任務中，我們并不知道什么樣的核函數是合適的。但是核函數的選擇卻對支持向量機的性能有著至關重要的作用。如果核函數選擇不合適，則意味著樣本映射到一個不合適的特征空間，這樣就有可能導致性能不佳。故“核函數選擇”是非常重要的一項任務。
對于線性數據集的分類來說，我們當然會選擇線性核函數。但如果要分割非線性數據集，我們該如何做呢？答案是，我們可以改變損失函數中的核函數。我們今天就以高斯核函數來進行案例說明：
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原文標題：機器學習之SVM核函數與案例
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