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！🔑

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