支持向量機SVM核函數的選擇(七)

支持向量機是創建在統計學習理論基礎之上的新一代機器學習算法，支持向量機的優點主要體如今解決線性不可分問題，它經過引入核函數，巧妙地解決了在高維空間中的內積運算，從而很好地解決了非線性分類問題。要構造出一個具備良好性能的SVM，核函數的選擇是關鍵也是最重要的一步．一般來說核函數的選擇包括兩部分工做：一是核函數類型的選擇，二是肯定核函數類型後相關參數的選擇。如何根據具體的數據選擇恰當的核函數是SVM應

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