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在支持向量机（SVM）的学习与优化过程中，多项式核函数是一个常用的非线性映射工具。它能够将原始数据映射到一个更高维度的特征空间，以便在新的特征空间中进行线性划分。在这个核函数中，参数d起着至关重要的作用。 多项式核函数的一般形式为：K(x, y) = (x·y + 1)^d。其中，x和y是输入样本，d是多项式的度数。简单来说，d代表了映射后的特征空间的复杂度。当d=1时，多项式核函数退化为线性核函数；随着d的增大，映射后的特征空间非线性程度也随之增强。 参数d的选择对模型的性能有着显著影响。如果d太小，可能会导致模型过于简单，无法捕捉到数据中的非线性关系，从而影响分类或回归的准确度；如果d太大，虽然能够捕捉到更加复杂的非线性关系，但也容易造成过拟合，使模型在训练集上表现良好，但在未知数据上表现不佳。 因此，在实际应用中，需要通过交叉验证等方法合理选择d的值。选择合适的d能够使多项式核函数在保持模型复杂度的同时，又不至于出现过拟合现象，提高模型的泛化能力。 综上所述，多项式核函数中的参数d是决定模型非线性复杂度的重要参数。合理选择d的值，对于构建高效且准确的支持向量机模型至关重要。