svm核函式通常有四種：
1. linear
2. polynomial
3. gaussian (rbf)
4. sigmoid/logistic
不知為何，rbf最常用
ok，很顯然，兩種核函式都能讓我們接受，具有很強的說服力。這時候通常選擇簡單的那個，即線性核函式，因為不論是引數個數上還是複雜度上，還是對映計算上，線性核函式比rbf強，另外rbf可能會導致過擬合。
好吧，似乎上面說的對linear很有好感。但事實上，如果要一句話總結如何選擇核函式，那就是—dataset。毫無疑問，如果是下圖的資料，再用linear核函式，顯然是不行的。
下面是rbf核函式的結果，很精妙！
告一段落
支援向量機（SVM）
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支援向量機SVM
支援向量機svm support vector machine 是機器學習領域的乙個有監督的學習模型。一 簡介 支援向量機建立在統計學習理論的基礎之上。統計學習理論 statistical learning theory簡稱slt 是一種處理小樣本的統計理論 為研究有限樣本情況下的統計模式識別和更廣...
SVM支援向量機
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