Polynomial kernel

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： K ( x

(toolbox)）、Weka、Shark、JKernelMachines、OpenCV等。 核机器（英语：Kernel machines） 费希尔核（英语：Fisher kernel） 多项式核函数（英语：Polynomial kernel） 预测分析 相关向量机，函数形式与SVM相同的概率稀疏核模型 序列最小优化算法 空间映射（英语：Space

Research (6), 2005, (6): 363–392 [2010-12-06], （原始内容存档于2016-03-05）  支持向量机 核机器（英语：Kernel machines） 费希尔核（英语：Fisher kernel） 多项式核函数（英语：Polynomial kernel） 预测分析

Centre. Arrighi G. et al.（1996a), ‘Modelling Zones of the World-Economy: A Polynomial Regression Analysis（1964-1994）’ State University of New York at Binghamton:

Manifolds, Serge Lang (1995, ISBN 978-0-387-94338-1) Polynomials and Polynomial Inequalities, Peter Borwein, Tamas Erdelyi (1995, ISBN 978-0-387-94509-5)