非线性编辑 在svm算法中引入核函数，核函数是什么意思？
在svm算法中引入核函数，核函数是什么意思？
内核函数将数据映射到更高维空间进行后处理，但它不需要进行这种显式映射。相反，它首先生成两个样本向量的内积，然后使用核函数映射。这相当于先映射，然后映射内积。
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svm中如何用径向基核函数提升维数的？
所谓的径向基函数（RBF）是具有径向对称性的标量函数。
通常定义为空间中任意点X与中心XC之间欧氏距离的单调函数，可记为
K（| | | | | | | | | | | | | |），其函数通常是局部的，即当X远离XC时，函数值很小。
最常用的径向基函数是高斯核函数，其形式为K（| |||||||）=exp{-|||||| ^2/（2*σ）^2）}），其中XC是核函数的中心，σ是函数的宽度参数，它控制函数的径向作用范围。
建议优先使用RBF核函数，因为它可以实现非线性映射；（线性核函数可以证明是它的特例；Sigmoid核函数在某些参数上近似RBF函数。）
参数的个数影响模型的复杂度，多项式核函数的参数较多。
RBF核的数值难度较小。
核函数中的degree内核函数是什么意思？
支持向量机的关键是核函数类型的选择，主要包括线性核、多项式核、径向基函数核和sigmoid核。
这些函数中应用最广泛的应该是RBF核函数，无论是小样本还是大样本，高维还是低维情况下，RBF核函数都是适用的，它与其他函数相比有以下优点：
1）RBF核函数可以将样本映射到高维空间，而线性核函数是RBF的特例，也就是说，如果考虑了RBF，那么就不需要考虑线性核函数。
2）与多项式核函数相比，径向基函数需要确定的参数较少，核函数参数的多少直接影响函数的复杂度。另外，当多项式的阶数较高时，核矩阵的元素值趋于无穷大或无穷小，而RBF的阶数较高，这将降低数值计算的难度。
3）对于某些参数，RBF和sigmoid具有相似的性能。
因此，核函数的选择主要取决于这些函数的特性及其适用的条件。
opencv里的cornerHarris函数用的是什么核函数？
只知道支持向量机中的一些核函数。欢迎交流SVM本身就是一个线性分类器。使用核函数后，相当于将原始数据映射到高维空间（在相对低维空间难以分类的样本映射到高维空间后，可以用线性分类器进行分离）。
据我所知，支持向量机使用的核函数是将支持向量机中内积（x*z）的测量方法替换为K（x，z），从而达到映射的目的。
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