在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，尤其在处理复杂数据时表现卓越。核心在于它的核函数(kernel function)，它能够将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，使其变得可分。其中，高斯核函数（Radial Basis Function, RBF）是最常用的一种，它通过计算样本间的距离来确定相似度，公式为 \( K(x_i, x_j) = \exp(-\gamma ||x_i - x_j||^2) \)，其中γ是调节参数。

想象一下，你有一堆乱七八糟的数据点，RBF就像一位魔术师，用魔法棒轻轻一点，就把它们分得清清楚楚。这种方法特别适合图像识别、文本分类等任务。不过，选择合适的γ值至关重要，过大或过小都会影响模型性能。因此，在实际应用中，我们通常结合交叉验证来调整参数，确保模型既不过拟合也不欠拟合。🌟

总之，SVM搭配RBF核函数，犹如虎添翼，让许多看似无解的问题迎刃而解！💪