核函数的和（高斯核密度函数的意义）

1. 核函数c和g分别代表什么参数
2. 高斯核密度函数的意义
3. 核判别分析是什么

核函数c和g分别代表什么参数

核函数中的参数c和g分别代表惩罚系数和核函数的带宽。

惩罚系数c控制着模型对误差的容忍度，较大的c表示模型对误差更加敏感，容易过拟合；较小的c表示模型对误差更加宽容，容易欠拟合。 核函数的带宽g控制着核函数的作用范围，较大的g表示核函数的作用范围更广，模型更平滑；较小的g表示核函数的作用范围更窄，模型更复杂。

C为惩罚因子 g 是伽马,是核函数中伽马函数的设置

高斯核密度函数的意义

高斯核函数可以把低维空间转化为无限维空间，同时又在实现了在低维计算高维点积。

第一、把有限空间映射到无限空间

核方法是一种将数据空间放入更高维向量空间的方式，这样数据空间与高维空间中超平面的交点决定了数据空间中更复杂、弯曲的决策边界。举一个例子，通过将坐标为(x,y)的每个点发送到坐标为的五维点，将二维数据空间变换为到五维空间。

如果我们想获得更多的灵活性，我们可以选择更高维度的核，例如通过将点 (x,y) 发送到九维空间中的点：更有甚者，可以超越更高维向量空间，然后变换到无限维向量空间。你可以看到上面的九维核是如何成为五维核的扩展，只是在最后添加了四个维度。如果我们继续以这种方式处理更多维度，我们将获得越来越高的维度内核。如果我们要继续这样做，我们最终会有无限多的维度。

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。

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