支持向量机（SVM）作为机器学习中的明星算法，其核心在于巧妙地处理数据的线性和非线性关系。核心秘密武器就是核函数(kernel function)！✨

首先，让我们回顾一下线性分类的基本原理。当数据可以被一条直线完美分割时，SVM通过最大化间隔来找到最优超平面。然而，在现实世界中，这种理想情况很少出现，这时就需要核函数登场啦！🎯

核函数的作用是将原始特征空间中的数据映射到更高维度的空间，从而让原本复杂的非线性问题变得简单可分。常见的核函数包括多项式核、径向基函数(RBF)核和Sigmoid核等。其中，RBF核因其强大的表达能力而被广泛使用，它能有效应对未知分布的数据点。💡

通过灵活选择合适的核函数，SVM能够轻松应对各种挑战，无论是简单的二维平面还是高维抽象空间！💪因此，掌握SVM与核函数的关系，不仅能让模型表现更出色，还能为你的AI之旅打开更多可能性！🚀

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