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核支持向量机（Kernel Support Vector Machine，简称KSVM）是一种在机器学习中广泛使用的分类算法。它基于支持向量机（SVM）的原理，通过引入核技巧，增强了SVM处理非线性问题的能力。 在介绍核支持向量机之前，首先需要了解支持向量机的基本概念。支持向量机是一种二分类模型，旨在寻找一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开，并且使得分类间隔最大化。然而，传统的SVM在面对非线性问题时显得力不从心。这时，核支持向量机便应运而生。 核支持向量机通过将输入数据映射到一个更高维度的特征空间，使得原本线性不可分的数据在该空间变得可分。这个映射过程是通过核函数来实现的，核函数能够计算原始数据点在新空间中的内积。常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基（RBF）核和sigmoid核等。 使用核技巧的SVM可以在保持模型复杂度不变的同时，有效地处理非线性问题。这使得核支持向量机在文本分类、图像识别等领域表现出色。具体来说，核支持向量机的工作流程如下：
- 选择合适的核函数，将输入数据映射到高维特征空间。
- 在新的特征空间中，寻找一个最优超平面，以最大化分类间隔。
- 利用支持向量确定决策边界，并对新数据进行分类。 总结来说，核支持向量机是支持向量机的一个强大扩展，它通过核技巧将非线性问题转化为线性问题，从而提高了机器学习算法的分类性能。 需要注意的是，核支持向量机虽然强大，但在选择核函数和调整超参数时需要谨慎，以避免过拟合现象。