機器學習基礎（二十九）—— 徑向基核函式（RBF）
儘管最佳核函式的選擇一般與問題自身有關，但對普遍問題還是有規律可循的，建議初學者在通常情況下，優先考慮徑向基核函式（RBF）：
主要基於以下考慮：
（1）作為一種對應於非線性對映的核函式，RBF 能夠處理非線性可分的問題
（2）線性核函式時 RBF 核函式的一種特例，即通過適當地選擇引數
(γ,C) ，RBF 核函式總可以得到與錯誤代價引數 C 的線性核函式相同的效果，反之當然不成立（3）在選擇某些引數的情況下，Sigmoid 核函式
K(x,y)=tanh(bxTy−c) 的行為也類似於 RBF 核函式，而且選擇 Sigmoid 核函式就有 2 個與之有關的引數 b、c 需要確定。（4）多項式核函式需要計算內積，而這有可能產生溢位之類的計算問題。
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