核函数中的degree内核函数是什么意思,svm rbf核函数

1. 核函数中的degree内核函数是什么意思
2. rbf神经网络生成运动轨迹是什么原理
3. 核函数本质

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，

rbf神经网络生成运动轨迹是什么原理

在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是逗径向基函数地（Radial Basis Function）。在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有我们熟悉的RBF神经网络（也就是以RBF函数为激活函数的单隐含层神经网络）。

如果说把RBF作为卷积神经网络的输出，我觉得如果不是有特殊的应用背景的话，它并不是一个很好的选择。至少从概率角度上讲，RBF没有Softmax那样拥有良好的概率特性。

如果题主是在什么地方看到它的源代码并且感到困惑的话，可以贴上源链接一起讨论一下。

FYI. RBF的定义和计算公式参考：

核函数本质

核函数

核函数指所谓径向基函数（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。

到此，以上就是小编对于svm rbf核函数的问题就介绍到这了，希望介绍的3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。