机器学习：SVM做多分类问题
引言 SVM做二分类问题很简单明了，但是如何用二分类构建多分类问题，自己查找了部分资料，发现普遍分为两种，一种是直接法，直接求解多目标函数优化问题，但这种方法计算量很大，不实用，另外一种是间接法，通过多个二分类来实现多分类，常见的有一对多和一对一两种 最后针对 ...
原文：keras 的svm做分类
SVC继承了父类BaseSVC SVC类主要方法： init 主要参数： C:float参数 默认值为 . 错误项的惩罚系数。C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小C的话，容许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。对于训练样本带有噪声的情况，一般采用后者，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声。 kerne ...
2017-12-24 23:53 0 5243 推荐指数：
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