SVM核函数的选取

在选用核函数的时候，如果我们对我们的数据有一定的先验知识，就利用先验来选择符合数据分布的核函数；如果不知道的话，通常使用交叉验证的方法，来试用不同的核函数，误差最下的即为效果最好的核函数；或者也可以将多个核函数结合起来，形成混合核函数。在吴恩达的课上，也曾经给出过一系列的选择核函数的方法：

如果特征的数量大到和样本数量差不多，则选用LR或者线性核的SVM；
如果特征的数量小，样本的数量正常，则选用SVM+高斯核函数；
如果特征的数量小，而样本的数量很大，则需要手工添加一些特征从而变成第一种情况

本人认为：样本数量相对于特征数偏少时，容易线性可分；比如说2*2，那么两个维度，两个样本，线性可分就非常简单；如果另外一个极端，即线性可分的概率就会很低；一种方法采用高斯核，另外一种方法增加特征；说白了本质上就是增加维度；缩小特征数与样本数之间的差距，来达到线性可分 ；
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作者：Takoony 
来源：优快云 
原文：https://blog.youkuaiyun.com/ningyanggege/article/details/84072842