在svm算法中引入核函數(shù)，核函數(shù)是什么意思？內(nèi)核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到更高維空間進(jìn)行后處理，但它不需要進(jìn)行這種顯式映射。相反，它首先生成兩個(gè)樣本向量的內(nèi)積，然后使用核函數(shù)映射。這相當(dāng)于先映射，然后映射內(nèi)積。

在svm算法中引入核函數(shù)，核函數(shù)是什么意思？

內(nèi)核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到更高維空間進(jìn)行后處理，但它不需要進(jìn)行這種顯式映射。相反，它首先生成兩個(gè)樣本向量的內(nèi)積，然后使用核函數(shù)映射。這相當(dāng)于先映射，然后映射內(nèi)積。

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svm中如何用徑向基核函數(shù)提升維數(shù)的？

所謂的徑向基函數(shù)（RBF）是具有徑向?qū)ΨQ性的標(biāo)量函數(shù)。

通常定義為空間中任意點(diǎn)X與中心XC之間歐氏距離的單調(diào)函數(shù)，可記為

K（| | | | | | | | | | | | | |），其函數(shù)通常是局部的，即當(dāng)X遠(yuǎn)離XC時(shí)，函數(shù)值很小。

最常用的徑向基函數(shù)是高斯核函數(shù)，其形式為K（| |||||||）=exp{-|||||| ^2/（2*σ）^2）}），其中XC是核函數(shù)的中心，σ是函數(shù)的寬度參數(shù)，它控制函數(shù)的徑向作用范圍。

建議優(yōu)先使用RBF核函數(shù)，因?yàn)樗梢詫?shí)現(xiàn)非線性映射；（線性核函數(shù)可以證明是它的特例；Sigmoid核函數(shù)在某些參數(shù)上近似RBF函數(shù)。）

參數(shù)的個(gè)數(shù)影響模型的復(fù)雜度，多項(xiàng)式核函數(shù)的參數(shù)較多。

RBF核的數(shù)值難度較小。

核函數(shù)中的degree內(nèi)核函數(shù)是什么意思？

支持向量機(jī)的關(guān)鍵是核函數(shù)類型的選擇，主要包括線性核、多項(xiàng)式核、徑向基函數(shù)核和sigmoid核。

這些函數(shù)中應(yīng)用最廣泛的應(yīng)該是RBF核函數(shù)，無論是小樣本還是大樣本，高維還是低維情況下，RBF核函數(shù)都是適用的，它與其他函數(shù)相比有以下優(yōu)點(diǎn)：

1）RBF核函數(shù)可以將樣本映射到高維空間，而線性核函數(shù)是RBF的特例，也就是說，如果考慮了RBF，那么就不需要考慮線性核函數(shù)。

2）與多項(xiàng)式核函數(shù)相比，徑向基函數(shù)需要確定的參數(shù)較少，核函數(shù)參數(shù)的多少直接影響函數(shù)的復(fù)雜度。另外，當(dāng)多項(xiàng)式的階數(shù)較高時(shí)，核矩陣的元素值趨于無窮大或無窮小，而RBF的階數(shù)較高，這將降低數(shù)值計(jì)算的難度。

3）對于某些參數(shù)，RBF和sigmoid具有相似的性能。

因此，核函數(shù)的選擇主要取決于這些函數(shù)的特性及其適用的條件。

opencv里的cornerHarris函數(shù)用的是什么核函數(shù)？

只知道支持向量機(jī)中的一些核函數(shù)。歡迎交流SVM本身就是一個(gè)線性分類器。使用核函數(shù)后，相當(dāng)于將原始數(shù)據(jù)映射到高維空間（在相對低維空間難以分類的樣本映射到高維空間后，可以用線性分類器進(jìn)行分離）。

據(jù)我所知，支持向量機(jī)使用的核函數(shù)是將支持向量機(jī)中內(nèi)積（x*z）的測量方法替換為K（x，z），從而達(dá)到映射的目的。