支持向量機（SVM）是一種用于分類和回歸分析的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，它可以通過核函數(shù)將輸入數(shù)據(jù)映射到高維空間，從而更容易找到分類的超平面。下列選項中，所有選項都是常用的SVM核函數(shù)：

A: **Linear（線性核）**
B: **RBF（徑向基函數(shù)核）**
C: **Sigmoid（S型核）**
D: **Polynomial（多項式核）**

### 專業(yè)分析

| 核函數(shù) | 描述 |
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| **Linear** | 線性核是最簡單的核函數(shù)，適用于線性可分的數(shù)據(jù)。線性核的計算效率高，適合特征維數(shù)很高的情況。 |
| **RBF** | 徑向基函數(shù)核是最常用的核函數(shù)之一，在高維空間中有效地處理非線性關(guān)系。它能夠?qū)?shù)據(jù)映射到一個無限維的特征空間，適用于大多數(shù)情況下的數(shù)據(jù)分類問題。 |
| **Sigmoid** | S型核函數(shù)類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)，尤其適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持向量機。適合表現(xiàn)兩類之間的關(guān)系，但通常效果不如RBF核穩(wěn)健。 |
| **Polynomial** | 多項式核函數(shù)可以將輸入空間映射到多項式空間，通過調(diào)節(jié)多項式的度來控制模型的復(fù)雜性，適合處理非線性數(shù)據(jù)。 |

### 總結(jié)
SVM的核函數(shù)通過不同的方式將低維特征映射到高維空間，幫助找到合適的超平面來做分類。選擇合適的核函數(shù)取決于具體的數(shù)據(jù)集和問題特性。RBF核通常是一個不錯的起點，因為其靈活性和良好的性能。線性核適合數(shù)據(jù)特征維度很高而樣本量較小的情況。多項式核和Sigmoid核則根據(jù)問題的特定要求選用。