機器學習中常用的核函數

在機器學習中常用的核函數，一般有這麼幾類，也就是LibSVM中自帶的這幾類： 1) 線性： 2) 多項式： 3) Radial basis function： 4) Sigmoid： 舉例：有一個一維的數據分佈是如下圖的樣子，用一個直線來分開，發現不論畫在哪，比如綠色豎線，都不可能把兩個類分開。 使用一個簡單的升維的方法，把原來一維的空間投射到二維中，x->(x, x^2)。 0->(0,0) 

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