Radial Basis Function (RBF), znana również jako jądro gaussowskie, to popularna funkcja jądrowa powszechnie stosowana w algorytmach uczenia maszynowego, takich jak maszyny wektorów nośnych (SVM). Działa poprzez mierzenie podobieństwa między punktami danych na podstawie ich odległości euklidesowej w przestrzeni wejściowej, przypisując wyższe wartości punktom położonym bliżej siebie. Matematycznie odwzorowuje ona dane do nieskończenie wymiarowej przestrzeni cech, co pozwala modelom na skuteczne wychwytywanie skomplikowanych i nieliniowych relacji. Jest to jedno z najczęściej wybieranych jąder ze względu na jego elastyczność i efektywność w zadaniach klasyfikacji oraz regresji.
Źródło: en.wikipedia.org
