机器学习-SVM-核函数
SVM-核函数 在研究了一天的SVM核函数后，我顿悟了一个道理： 研究和使用核函数的人，从一开始的目的就是把data分开而已。高维和映射，都是原来解释操作合理性的，但根本不是进行这一操作的原因 我为什么会这么想？我们举一个例子，就说径向基函数核（RBF）吧，按理来说，它的映射应该是和高斯分布 ...
原文：机器学习实战-之SVM核函数与案例
在现实任务中，原始样本空间中可能不存在这样可以将样本正确分为两类的超平面，但是我们知道如果原始空间的维数是有限的，也就是说属性数是有限的，则一定存在一个高维特征空间能够将样本划分。 事实上，在做任务中，我们并不知道什么样的核函数是合适的。但是核函数的选择却对支持向量机的性能有着至关重要的作用。如果核函数选择不合适，则意味着样本映射到一个不合适的特征空间，这样就有可能导致性能不佳。故 核函数选择 是 ...
2017-12-02 17:33 2 7361 推荐指数：
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