摘要：核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法，是当前机器学习领域的一个研究热点。核函数是影响核方法性能的关键因素，以支持向量机作为核函数的载体，从核函数的构造、核函数中参数的选择、多核学习3个角度对核函数的选择的研究现状及其进展情况进行了系统地概述，并指出根据特定应用领域选择核函数、设计有效的核函数度量标准和拓宽核函数选择的研究范围是其中3个值得进一步研究的方向。

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