支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，用于分类和回归分析。其中，高斯核函数（也称为径向基函数RBF）是SVM中最常用的一种核函数。它能够将数据映射到一个高维空间，在这个空间中，非线性可分的数据可能变得线性可分。

高斯核函数的基本形式为：

K(x, y) = exp(-γ ||x-y||^2)

其中，x 和 y 是输入向量，γ 是一个正参数。直观上来说，高斯核函数度量了两个向量之间的相似性，如果它们非常接近，则函数值接近于1；反之，如果它们差异很大，则函数值接近于0。

在实际应用中，我们可以通过调整 γ 的大小来控制高斯核函数的宽度。较小的 γ 值会导致更宽的核函数，这可能会导致模型过于简单，欠拟合现象；而较大的 γ 值会导致更窄的核函数，这可能会导致模型过于复杂，过拟合现象。

总之，高斯核函数在SVM中扮演着重要的角色，通过选择合适的 γ 值，我们可以有效地处理复杂的非线性问题。🔍👩‍💻

机器学习 SVM 高斯核