机器学习面试：请介绍下SVM核函数的选择

支持向量机（SVM）是一种强大的分类和回归算法，广泛应用于各种机器学习任务。核函数在 SVM 中起着至关重要的作用，因为它允许 SVM 在高维空间中进行分类，而无需明确地计算高维特征。选择合适的核函数对于模型的性能至关重要。以下是关于 SVM 核函数选择的详细介绍。

核函数的类型

线性核（Linear Kernel）

形式：

适用场景：当数据在原始空间中是线性可分时，线性核是最简单且最有效的选择。

优点：计算效率高，适合大规模数据集，且容易解释。

缺点：无法处理复杂的非线性关系。

多项式核（Polynomial Kernel）

形式：