支持向量机（SVM）是机器学习领域中一款强大的分类工具，而核函数则是其核心所在！核函数的作用在于将数据映射到高维空间，从而更轻松地完成非线性分类任务。那么，常见的SVM核函数都有哪些呢？让我们一起来看看吧！
首先登场的是线性核函数，它适用于线性可分的数据，公式简单直观，计算效率高。如果你的数据分布较为规则，不妨试试这位“简约派选手”！其次是多项式核函数，它的灵活性更强，适合处理一些复杂的非线性关系，不过参数调节需要一定的经验。
接着是径向基函数（RBF）核，堪称SVM界的“万金油”，它能够很好地捕捉局部特征，尤其在未知数据分布的情况下表现优异。最后不得不提的是sigmoid核函数，虽然理论上与神经网络类似，但在实际应用中使用较少。
选择合适的核函数，就像为问题找到一把合适的钥匙。掌握这些基础知识后，相信你也能让SVM在你的项目中大放异彩！💪
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