机器学习：SVM（非线性数据分类：SVM中使用多项式特征和核函数SVC）
一、基础理解 数据：线性数据、非线性数据； 线性数据：线性相关、非线性相关；（非线性相关的数据不一定是非线性数据） 1）SVM 解决非线性数据分类的方法 方法一： 多项式思维：扩充原本的数据，制造新的多项式特征；（对每一个样本添加多项式特征） 步骤 ...
原文：机器学习 数据量不足问题----1 做好特征工程 2 不要用太多的特征 3 做好交叉验证 使用线性svm
来自：https: www.zhihu.com question 其实这里所说的数据量不足，可以换一种方式去理解：在维度高的情况下，数据相对少。举一个特例，比如只有一维，和 万个数据，那么这种情况下，我们可以认为数据量其实是足够的，因为数据密度相对来说很高。如果数据的维度有 维，数据量仍然有 万，这种情况下，数据的密度就相当低了。 引用wiki里的两句话： The common theme of ...
2017-07-14 14:25 0 1484 推荐指数：
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