更新时间:2025-03-17 07:55:28
在机器学习领域,高斯核函数(Gaussian Kernel)是支持向量机(SVM)中一种非常重要的工具。它通过将数据映射到高维空间来解决非线性分类问题。简单来说,高斯核函数利用了高斯分布的特性,以衡量两个样本之间的相似度。✨
其数学表达式为:
K(x, y) = exp(-||x-y||² / (2σ²))
其中,x和y是输入向量,σ是控制宽度的参数。通过调整σ值,可以灵活适应不同场景的需求。🎯
高斯核函数的优势在于无需显式计算高维特征空间中的坐标,而是直接通过内积运算完成复杂的数据转换。这种“核技巧”大大降低了计算复杂度,使得算法更加高效。🚀
无论是在图像识别、文本分类还是生物信息学中,高斯核函数都展现出了强大的能力。它就像一把万能钥匙,能够解锁隐藏在数据背后的模式与规律!🔑
🌟 你对高斯核函数有更多好奇吗?快来一起探索吧!