常用核函数（核函数的类型及参数怎么确定）

1. 不同的核函数适用于什么数据
2. 核函数的类型及参数怎么确定
3. 核判别分析是什么
4. 如何理解高斯核函数的公式
5. kelm算法什么时候提出的

不同的核函数适用于什么数据

多项式核函数有次数d,当d为1的时候它就是再处理线性问题,当d为更高次项的时候它就是在处理非线性问题。

核函数的类型及参数怎么确定

核函数有多种类型，包括线性核、多项式核、高斯核和sigmoid核等。在确定使用哪种类型的核函数时，通常需要依赖专家的先验知识或者采用Cross-Validation方法进行选择。一旦确定了核函数的类型，下一步就是确定相应的参数。

例如，如果选用的是多项式核，那么需要指定的参数为 gamma, b, 以及 d。如果选用的是高斯核，那么需要指定的参数仅为 \gamma。无论使用哪种类型的核函数，训练时都需要指定惩罚因子C，这个值是一个大于0的实数。

总的来说，选择核函数及其参数的过程需要综合考虑问题的特性、数据的特性以及算法的需求等因素。

通过实验验证和分析了目标函数的使用对核参数选择效率的影响， 从而为核函数参数选择更广泛的推广应用提供了有利的基础。

核判别分析是什么

核判别分析是一种基于核方法的判别分析技术。它利用核函数来构建线性判别模型，能够处理非线性分类问题。通过将原始特征映射到高维空间，核判别分析能够挖掘数据间的非线性关系，从而提高分类的准确性和鲁棒性。在实际应用中，常见的核函数包括多项式核函数、径向基函数（RBF）等。核判别分析在模式识别、机器学习等领域有着广泛的应用，尤其在处理复杂的非线性分类问题时表现出色。

如何理解高斯核函数的公式

所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。

通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。

kelm算法什么时候提出的

KELM（Kernel Extreme Learning Machine）算法是在2008年提出的。它是一种基于极限学习机（ELM）的改进算法，通过引入核函数来提高ELM的性能。KELM算法的提出使得ELM能够处理非线性问题，并且具有更好的泛化能力和学习速度。它在模式识别、数据挖掘和机器学习等领域得到了广泛应用。KELM算法的提出为解决复杂问题提供了一种有效的方法，并且在实际应用中取得了良好的效果。

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