更新時間:2023-12-12 來源:黑馬程序員 瀏覽量:
核技巧(kernel trick)是在機器學習中使用支持向量機(SVM)等算法時的一種技術。它允許在低維空間中進行計算,同時利用核函數(shù)來隱式地進行高維空間的計算,從而解決線性不可分的問題。
在機器學習中,有時數(shù)據(jù)可能不是線性可分的,即不能用一個簡單的直線或平面將不同類別的數(shù)據(jù)分開。這時,使用核技巧可以將數(shù)據(jù)映射到高維空間,使得數(shù)據(jù)在這個高維空間中變得線性可分。
通過將數(shù)據(jù)映射到高維空間,使得原本線性不可分的數(shù)據(jù)變得線性可分,從而能夠應用線性分類器進行分類。
通過在低維空間中進行計算,避免直接在高維空間中進行復雜的計算,提高了算法的效率和速度。
常見的核函數(shù)包括線性核函數(shù)、多項式核函數(shù)、高斯徑向基函數(shù)(RBF)等,它們可以根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點來選擇。核技巧在支持向量機等算法中被廣泛應用,幫助解決了許多復雜的分類和回歸問題。