為什麼高斯核參數多

看到知乎上一個問題的回答下有『RBF核：主要用于線性不可分的情形。參數多，分類結果非常依賴于參數。』

請問參數多主要展現在哪裡呢？公式裡面不就一個sigma平方嗎？

『RBF核：主要用于線性不可分的情形。參數多，分類結果非常依賴于參數。』這裡的參數是模型的參數（系數）。

『請問參數多主要展現在哪裡呢？公式裡面不就一個sigma平方嗎？』這裡的參數是指模型的超參數。

我們調參的時候是調節的超參數。模型自己學習的是參數。

我們知道SVM的kernel function很多時候是用來升維的。

每個次元對應着一個參數（線性方程裡每個變量前面的系數），升維之後，參數自然變多了。