原文:核函数

核函数 Kernels 考虑我们最初在 线性回归 中提出的问题,特征是房子的面积x,这里的x是实数,结果y是房子的价格。假设我们从样本点的分布中看到x和y符合 次曲线,那么我们希望使用x的三次多项式来逼近这些样本点。那么首先需要将特征x扩展到三维,然后寻找特征和结果之间的模型。我们将这种特征变换称作特征映射 feature mapping 。映射函数称作,在这个例子中 我们希望将得到的特征映射后 ...

2014-03-18 11:37 0 5191 推荐指数:

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函数

函数是一个相似度函数 SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小,容易欠拟合。C过大或过小,泛化能力变差 gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数 ...

Fri Jun 29 03:21:00 CST 2018 0 2147
函数

函数 Linear Kernel 线性是最简单的函数函数的数学公式如下: Polynomial Kernel 多项式核实一种非标准函数,它非常适合于正交归一化后的数据,其具体形式如下: 这个函数是比较好用的,就是参数比较多,但是还算稳定 ...

Thu Jun 15 22:42:00 CST 2017 0 1299
方法-技巧-函数

问题的引入 对于线性可分或者线性近似可分的数据集, 线性支持向量机可以很好的划分,如图左。但是,对于图右的数据集呢?很显然, 这个数据集是没有办法用直线分开的。 我们的想法是在低维空间中不能线性 ...

Sun Nov 17 07:35:00 CST 2019 0 1570
高斯函数

高斯函数 高斯函数(Gaussian kernel), 也称径向基 (RBF) 函数,是常用的一种函数。 它可以将有限维数据映射到高维空间,我们来看一下高斯函数的定义: 上述公式涉及到两个向量的欧式距离(2范数)计算, 而且,高斯函数是两个向量欧式距离 ...

Fri Jan 18 23:30:00 CST 2019 0 3546
svm常用函数

SVM函数的选择对于其性能的表现有至关重要的作用,尤其是针对那些线性不可分的数据,因此函数的选择在SVM算法中就显得至关重要。对于技巧我们知道,其目的是希望通过将输入空间内线性不可分的数据映射到一个高纬的特征空间内使得数据在特征空间内是可分的,我们定义这种映射为ϕ(x ...

Fri Jun 08 09:00:00 CST 2018 0 2419
libsvm之函数

函数参数详解   https://blog.csdn.net/MrFortitude/article/details/59558037 什么是函数?   在用svm处理问题时,如果函数线性不可分,希望通过将输入空间内线性不可分数据映射到一个高维的特征空间内使数据在特征空间内使线性可分 ...

Wed Feb 05 00:53:00 CST 2020 0 797
SVM之函数

   SVM之问题形式化    SVM之对偶问题 >>>SVM之函数    SVM之解决线性不可分    写在SVM之前——凸优化与对偶问题 上一篇SVM之对偶问题中讨论到,SVM最终形式化为以下优化问题\[\begin{align}\left\{ \begin ...

Tue Mar 24 01:46:00 CST 2015 0 3068
函数逻辑回归

1、表示定理的证明 如果你求解的是L2-regularized的问题,那么一定有一个最好的w可以表示成z的线性组合: 如何来证明这件事情呢? 我们将w分成两个部分,分别为w的平行部分(由zn展 ...

Sun Apr 16 18:42:00 CST 2017 0 1648
 
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