理解支持向量機(二)核函數_支持向量機sigmoid核函數公式 ??
發布時間：2025-03-09 11:28:06來源：
在機器學習的領域中，支持向量機（SVM）是一種強大的監督學習算法，用于分類和回歸分析。它通過尋找最優超平面來實現分類任務。但當數據不是線性可分時，我們通常需要使用核技巧（Kernel Trick）來解決這個問題。核函數允許我們在高維空間中找到非線性的決策邊界。今天，我們將深入探討SVM中的一個重要核函數——Sigmoid核函數。 sigmoid函數是一個S型曲線，其數學表達式為：
σ(x)=1/(1+e^(-x))
在SVM中，Sigmoid核函數可以表示為：
K(x,y)=tanh(γxTy+c)
其中，γ是正則化參數，c是常數項，而x和y代表輸入向量。sigmoid核函數模擬了多層感知器神經網絡的行為，因此它在某些情況下可以有效地捕捉到非線性的關系。然而，值得注意的是，與多項式核或RBF核相比，sigmoid核在實際應用中并不常用。盡管如此，在特定場景下，它仍然可能發揮獨特的作用。希望這篇文章能幫助你更好地理解SVM及其核函數！??
免責聲明：本答案或內容為用戶上傳，不代表本網觀點。其原創性以及文中陳述文字和內容未經本站證實，對本文以及其中全部或者部分內容、文字的真實性、完整性、及時性本站不作任何保證或承諾，請讀者僅作參考，并請自行核實相關內容。 如遇侵權請及時聯系本站刪除。
