使用核函数增强支持向量机的非线性分类能力
原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。发表于：。Problem with Non-Linear Data in SVMs Support Vector Machines are powerful classifier when dealing with Linearly seperable data. For a set of data points, if there exists a hyperplane that can...
支持向量机（SVM）是处理线性可分数据的强大分类器，但在实际问题中，类别往往是非线性可分的。通过使用核函数，可以将数据投影到更高维的空间中，从而处理非线性关系。多项式核、径向基函数（RBF）核、Sigmoid核和线性核是常用的核函数。使用核函数的SVM可以高效处理非线性数据。在选择核函数时，需要权衡模型性能和解释性。
