径向基函数内核 – 机器学习
内核在将数据转换为更高维空间方面发挥着重要作用，使算法能够学习复杂的模式和关系。在众多的内核函数中，径向基函数（RBF）内核作为一种多功能且强大的工具脱颖而出。在本文中，我们深入探讨了RBF内核的复杂性，探讨了它的数学公式、直观理解、实际应用及其在各种机器学习算法中的重要性。
目录
- 什么是 Kernel Function？
- 径向基函数内核
- 将线性算法转换为无限维非线性分类器和回归器
- 为什么 Radial Basis Kernel 如此强大？
- 使用RBF Kernel轻松拟合一些复杂数据集：
- 用于XOR分类的径向基函数神经网络
- 径向基函数核的实际应用
- 什么是Kernel Function？
核函数用于将n维输入转换为m维输入，其中m远高于n，然后有效地找到更高维的点积。使用内核的主要思想是：高维的线性分类器或回归曲线在低维变成非线性分类器或回归曲线。
- 径向基函数内核
径向基函数 （RBF） 内核，也称为高斯内核，是使用最广泛的内核函数之一。它的工作原理是根据数据点在输入空间中的欧几里得距离来测量数据点之间的相似性。从数学上讲，两个数据点之间的 RBF 内核x和x’定义为：
注意：exp(
