选择合适的核函数需要根据数据集的特征进行分析。一般来说，对于线性可分的数据集，使用线性核函数即可；对于非线性可分的数据集，可以尝试使用径向基函数（RBF）、多项式核函数、sigmoid核函数等。同时，设置核函数的参数也需要根据具体情况进行调整，例如RBF核函数的$\gamma$参数，多项式核函数的次数参数等。在选择和调整核函数和参数时，需要进行交叉验证等技术手段来评估分类器效果。
对于SVM分类器，如何选择合适的核函数？
我正在学习SVM分类器，并正在寻找如何选择合适的核函数。我了解到SVM分类器的性能直接受核函数的选择和参数设置的影响。但是，对于不同的数据集，选择哪种核函数会使分类器性能最优却是一个复杂的问题。我想请问有经验的大神们，应该如何选择适当的核函数并设置参数以取得最佳的分类效果？非常感谢！
提问时间：2023-07-08 15:06:17
编辑时间：2023-07-08 15:06:19
提问者：
Golden_Gate
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7回答时间：2023-07-08 15:06:22
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