什么是核函数（核函数的类型及参数怎么确定）

1. 机器学习有很多关于核函数的说法，什么是核函数?核函数的作用是什么
2. 核函数的类型及参数怎么确定
3. 核函数中的degree内核函数是什么意思
4. 核函数宽度的作用

机器学习有很多关于核函数的说法，什么是核函数?核函数的作用是什么

东西是一样的，但用法不同。统计学中的核函数主要用于构建局部邻域，机器学习中的核函数则被当做函数的内积(而这个函数通常还未知)。例如，我们知道泰勒展式只在光滑函数的某个邻域内成立，而函数本身就是我们要拟合的目标，当然这个邻域也就未知。此时核函数就相当于将这个邻域简化为只依赖窗宽变化的简单函数。通过用交叉验证法选取最优窗宽后，这个局部邻域也就被确定。之后，我们就可以用0阶1阶2阶泰勒展式去拟合函数了。(思想类似于这样，但有一些细节不同。)

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。

核函数中的degree内核函数是什么意思

SVM关键是选取核函数的类型，主要有线性内核，多项式内核，径向基内核（RBF），sigmoid核。

这些函数中应用最广的应该就是RBF核了，无论是小样本还是大样本，高维还是低维等情况，RBF核函数均适用，它相比其他的函数有一下优点：

1）RBF核函数可以将一个样本映射到一个更高维的空间，而且线性核函数是RBF的一个特例，也就是说如果考虑使用RBF，那么就没有必要考虑线性核函数了。

2）与多项式核函数相比，RBF需要确定的参数要少，核函数参数的多少直接影响函数的复杂程度。另外，当多项式的阶数比较高时，核矩阵的元素值将趋于无穷大或无穷小，而RBF则在上，会减少数值的计算困难。

3）对于某些参数，RBF和sigmoid具有相似的性能。

所以选核函数主要看这些函数的特点，分别适用于哪些情况，

核函数宽度的作用

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。

到此，以上就是小编对于什么是和函数的问题就介绍到这了，希望介绍的4点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。