我想问一下SVM上的RBF内核。
在sklearn的文档中：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVR.html#sklearn.svm.SVR 据说，核函数的程度仅在poly，rbf，sigmoid＆＃34;中有意义。
我可以理解多项式内核上度的含义，但是高斯（rbf）内核呢？ 我可以看到，sklearn的库中默认值为3。我还运行了一个GridSearch，其中包含了我想出的一些数字，估计3也是最佳值。 它真的很重要还是只是一个错误的类型？ 如果是这样，有人可以解释一下它的含义和价值吗？
提前致谢
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内核只是用于实现模型的基础函数。 3阶的多项式函数是ax^3+bx^2+cx+d。您可以使用更高度的多项式，但是您可能会过度拟合，这意味着您的模型不能很好地概括，这正是您想要的。有几种技术可以防止过度拟合。
RBF内核基于gaussin函数，类似于 exp（-b x）。如果您对机器学习一无所知，我建议您使用这些。通常他们会适应最好的。
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