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核函数 （Kernel Function）是一种在高维特征空间中隐式计算内积的方法，它允许在原始低维空间中通过一个简单的函数来实现高维空间中的内积计算，而无需显式地计算高维特征向量。

核函数 的基本思想是通过一个映射函数 $\varphi$ 将原始数据从低维空间映射到高维空间。假设有两个数据点 $x$ 和 $y$，在低维空间中的内积是 $⟨x,y⟩$。映射到高维空间后，内积变为 $⟨\varphi (x),\varphi (y)⟩$。核函数 $K$ 定义为：

$$K(x,y)=⟨\varphi (x),\varphi (y)⟩$$

关键在于，核函数 $K$ 可以直接计算出高维空间中的内积，而不需要显式地计算 $\varphi (x)$ 和 $\varphi (y)$。这种方法的优势在于，高维空间中的计算可能非常复杂和耗时，而核函数提供了一种高效的方式来处理这些计算。

常见的核函数包括：

1. 线性核函数：$K(x,y)=⟨x,y⟩$
2. 多项式核函数：$K(x,y)=(⟨x,y⟩+c{)}^d$
3. 高斯径向基函数（RBF）核函数：$K(x,y)=\exp \left(-\frac{\Vert x-y{\Vert }^2}{2{\sigma }^2}\right)$
4. Sigmoid核函数：$K(x,y)=\tanh (\alpha ⟨x,y⟩+c)$

通过选择合适的核函数，可以在低维空间中隐式地进行高维空间的内积计算，从而实现非线性分类和回归等任务。

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核函数 $K(x,y)$ 之所以能够直接给出高维空间中内积的结果，而无需实际计算 $\varphi (x)$ 和 $\varphi (y)$，是因为核函数本身具有特定的数学性质，特别是满足 Mercer 条件。Mercer 条件 确保了核函数可以表示为某个高维特征空间中的内积。

具体来说，核函数 $K(x,y)$ 是一个对称函数，满足对于任意有限输入集和任意实值函数 $f$，有：

$$\iint K(x,y)f(x)f(y)dxdy\ge 0$$

这意味着 $K(x,y)$ 是一个半正定函数。根据 Mercer 定理，任何满足 Mercer 条件的核函数 $K(x,y)$ 都可以表示为某个特征映射 $\varphi$ 的内积，即：

$$K(x,y)=⟨\varphi (x),\varphi (y)⟩$$

这里的 $\varphi$ 是将数据从原始空间映射到高维特征空间的函数。关键在于，不需要知道 $\varphi$ 的具体形式，只需要知道核函数 $K(x,y)$ 的定义，就可以直接计算高维空间中的内积。

这种隐式计算的优势在于：

1. 计算效率：在高维空间中显式计算特征向量 $\varphi (x)$ 和 $\varphi (y)$ 可能非常耗时和复杂，而核函数提供了一种更高效的方式来处理这些计算。
2. 避免维度灾难：在高维空间中，特征向量的维度可能非常高，甚至无穷大，这会导致计算上的困难。核函数允许在低维空间中进行计算，避免了直接处理高维数据的复杂性。

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