机器学习：SVM（scikit-learn 中的 RBF、RBF 中的超参数 γ）
一、高斯核函数、高斯函数 μ：期望值，均值，样本平均数；（决定告诉函数中心轴的位置：x = μ） σ2：方差；（度量随机样本和平均值之间的偏离程度：， 为总体方差， 为变量， 为总体均值， 为总体例数） 实际工作中，总体均数难以得到时，应用样本统计量代替总体参数 ...
原文：机器学习：SVM（scikit-learn 中的 SVM：LinearSVC）
一 基础理解 Hard Margin SVM 和 Soft Margin SVM 都是解决线性分类问题，无论是线性可分的问题，还是线性不可分的问题 和 kNN 算法一样，使用 SVM 算法前，要对数据做标准化处理 原因：SVM 算法中设计到计算 Margin 距离，如果数据点在不同的维度上的量纲不同，会使得距离的计算有问题 例如：样本的两种特征，如果相差太大，使用 SVM 经过计算得到的决策边界几 ...
2018-08-12 19:22 0 3158 推荐指数：
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