SVM与RBF区别?

svm是把数据从低维映射到高维，而RBF神经网络也是这样，那SVM和RBF神经网络的区别是什么呢？具体有哪些不同，求详细解答

该回答引用ChatGPT
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Support Vector Machine (SVM) 和 Radial Basis Function (RBF) 神经网络是两种不同的机器学习算法。两者都用于对数据进行分类，但它们的理论基础和实现方式不同。

SVM 是一种二分类算法，通过找到一条超平面将数据点分离开来，从而对数据进行分类。SVM 引入了核函数技术，允许将数据从低维空间映射到高维空间。

RBF 神经网络是一种前馈神经网络，通过运用 RBF 函数对数据进行预测。RBF 神经网络在内部也使用了映射的技术，但它的理论基础与 SVM 不同。RBF 神经网络更复杂，但更适合处理多分类问题。

总而言之，SVM 和 RBF 神经网络在目的上是相似的，但它们的理论基础、实现方法和适用范围都不同。因此，在选择时需要根据数据特点和问题的复杂程度等因素进行考虑。

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• 除此之外, 这篇博客: 核函数：RBF 是如何让线性 SVM 可以分类非线性数据的？中的 2. 核函数 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 如果原始空间是有限维，即属性数有限，那么一定存在一个高维特征空间使得样本可分。¹

  简单地讲，就是把数据映射到一个更加高维的空间，让数据在此高维空间上的映射线性可分。文字可能不太容易懂，看图的话，我们会比较直观。

  还是如上面的环形数据，利用了核函数映射后在三维空间上的分布，如下图所示：

  

  利用 scikit-learn 计算的关于原点 (0, 0) 的 RBF（高斯）映射，结尾会附上代码。

  不难看出，在这个三维空间上的点，能够简单的用一个平面就分隔开，这样就避免了解非线性问题。