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。
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