機器學習：SVM（核函數、高斯核函數RBF）
一、核函數（Kernel Function） 1）格式 K(x, y)：表示樣本 x 和 y，添加多項式特征得到新的樣本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的樣本經過計算得到的值； 在 SVM 類型的算法 SVC() 中，K(x, y) 返回點乘：x' . y' 得到的值 ...
原文：高斯RBF核函數中Sigma取值和SVM分離面的影響
：高斯RBF核函數的定義 k x exp x sigma 在MATLAB中輸入一下代碼：ezsurf exp x sigma 在GOOGLE中輸入 exp x y , x is from to , y is from to ，可以得到三維動畫繪圖. .繪制不同sigma下的SVM分離面 .繪制不同sigma下的核函數值 .討論 在高斯RBF核函數中，Sigma越大，分離面越平滑 Sigma越小， ...
2013-06-19 10:25 0 8315 推薦指數：
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