Какие ядра используются в SVM?

Функции ядра SVM

Алгоритмы SVM используют набор математических функций, которые определены как ядро. Функция ядра - принимать данные в качестве входных и преобразовывать их в требуемую форму. В разных алгоритмах SVM используются разные типы функций ядра. Эти функции могут быть разных типов. Например, линейная, нелинейная, полиномиальная, радиальная базисная функция (RBF) и сигмоид. Представьте функции ядра для данных последовательности, графиков, текста, изображений, а также векторов. Наиболее часто используемый тип функции ядра - это RBF. Потому что он имеет локализованный и конечный отклик по всей оси абсцисс. Функции ядра возвращают внутренний продукт между двумя точками в подходящем пространстве функций. Таким образом, определив понятие подобия с небольшими вычислительными затратами даже в очень многомерных пространствах.

=================================================

Полиномиальное ядро

Это популярно при обработке изображений.

Уравнение:

Гауссово ядро

Это ядро общего назначения; используется, когда о данных ничего не известно. Уравнение:

Радиальная базисная функция Гаусса (RBF)

Это ядро общего назначения; используется, когда о данных ничего не известно.

Уравнение:

Ядро RBF Лапласа

Это универсальное ядро; используется, когда о данных ничего не известно. Уравнение:

Ядро гиперболического тангенса

Мы можем использовать его в нейронных сетях.

Уравнение:

Сигмовидное ядро

Мы можем использовать его как прокси для нейронных сетей.

Уравнение

Функция Бесселя первого рода Ядро

Мы можем использовать его для удаления перекрестного члена в математических функциях.

Уравнение:

Ядро радиального базиса ANOVA

Мы можем использовать его в задачах регрессии.

Уравнение:

Ядро линейных сплайнов в одномерном

Это полезно при работе с большими разреженными векторами данных.

Часто используется при категоризации текста. Ядро сплайнов также хорошо справляется с задачами регрессии.

Уравнение:

Источник https://data-flair.training/blogs/svm-kernel-functions/