径向基函数核

在机器学习中，（高斯）径向基函数核（英語：Radial basis function kernel），或称为RBF核，是一种常用的核函数。它是支持向量机分类中最为常用的核函数。 关于两个样本x和x'的RBF核可表示为某个“输入空间”（input space）的特征向量，它的定义如下所示： 可以看做两个特征向量之间的平方欧几里得距离。是一个自由参数。一种等价但更为简单的定义是设一个新的参数，其表达式为： 因为RBF核函数的值随距离增大而减小，并介于0（极限）和1（当x = x'的时候）之间，所以它是一种现成的表示法。核的特征空间有无穷多的维数；对于，它的展开式为：