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：svm-惩罚因子
惩罚因子C用来表示对于个别点的重视程度。其大小应该选择适中，不然会对于最后的准确率造成一定的影响。 若令惩罚因子C为无穷大，则SVM退化为硬间隔分类器，此时使用线性核只能处理线性可分的样本 因为对于线性不可分的样本，无法找到一个超平面可以正确划分所有样本，于是模型参数不存在可行解 若令惩罚因子C为适当值，则使用线性核的SVM可以处理线性或近线性的样本 这是因为此时允许分类器在某些样本上出错，所以 ...
2019-01-17 16:17 0 752 推荐指数：
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svmrank 的误差惩罚因子c选择 经验
C是一个由用户去指定的系数，表示对分错的点加入多少的惩罚，当C很大的时候，分错的点就会更少，但是过拟合的情况可能会比较严重，当C很小的时候，分错的点可能会很多，不过可能由此得到的模型也会不太正确，所以如何选择C是有很多学问的，不过在大部分情况下就是通过经验尝试 ...
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