本文中选取性能良好的高斯核函数作为SVM分类器的核函数。其参数为径向基

本文中选取性能良好的高斯核函数作为SVM分类器的核函数。其参数为径向基半径，由高斯核函数公式可以推断，想要达到趋近于零的效果，就要比样本点之间的距离小的多;同样的，想要达到趋近于无穷的效果，就要比样本点之间的距离大的多。

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ໃນເອກະສານສະບັບນີ້, ການເຮັດວຽກຂອງ Gaussian kernel ທີ່ມີປະສິດຕິພາບດີແມ່ນຖືກເລືອກເປັນ ໜ້າ ທີ່ຂອງ kernel ຂອງຜູ້ ຈຳ ແນກ SVM. ພາລາມິເຕີແມ່ນ radius ພື້ນຖານ, ເຊິ່ງສາມາດ inferred ຈາກສູດການເຮັດວຽກຂອງ Kausel Gaussian ຖ້າທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະບັນລຸຜົນກະທົບຂອງການເຂົ້າໃກ້ສູນ, ມັນມີຂະ ໜາດ ນ້ອຍກ່ວາໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງຈຸດຕົວຢ່າງ. ຜົນກະທົບແມ່ນຫຼາຍກ່ວາໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງຈຸດຕົວຢ່າງ.

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