機器學習：SVM（非線性數據分類：SVM中使用多項式特征和核函數SVC）
一、基礎理解 數據：線性數據、非線性數據； 線性數據：線性相關、非線性相關；（非線性相關的數據不一定是非線性數據） 1）SVM 解決非線性數據分類的方法 方法一： 多項式思維：擴充原本的數據，制造新的多項式特征；（對每一個樣本添加多項式特征） 步驟 ...
原文：機器學習 數據量不足問題----1 做好特征工程 2 不要用太多的特征 3 做好交叉驗證 使用線性svm
來自：https: www.zhihu.com question 其實這里所說的數據量不足，可以換一種方式去理解：在維度高的情況下，數據相對少。舉一個特例，比如只有一維，和 萬個數據，那么這種情況下，我們可以認為數據量其實是足夠的，因為數據密度相對來說很高。如果數據的維度有 維，數據量仍然有 萬，這種情況下，數據的密度就相當低了。 引用wiki里的兩句話： The common theme of ...
2017-07-14 14:25 0 1484 推薦指數：
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