機器學習-SVM-核函數
SVM-核函數 在研究了一天的SVM核函數后，我頓悟了一個道理： 研究和使用核函數的人，從一開始的目的就是把data分開而已。高維和映射，都是原來解釋操作合理性的，但根本不是進行這一操作的原因 我為什么會這么想？我們舉一個例子，就說徑向基函數核（RBF）吧，按理來說，它的映射應該是和高斯分布 ...
原文：機器學習實戰-之SVM核函數與案例
在現實任務中，原始樣本空間中可能不存在這樣可以將樣本正確分為兩類的超平面，但是我們知道如果原始空間的維數是有限的，也就是說屬性數是有限的，則一定存在一個高維特征空間能夠將樣本划分。 事實上，在做任務中，我們並不知道什么樣的核函數是合適的。但是核函數的選擇卻對支持向量機的性能有着至關重要的作用。如果核函數選擇不合適，則意味着樣本映射到一個不合適的特征空間，這樣就有可能導致性能不佳。故 核函數選擇 是 ...
2017-12-02 17:33 2 7361 推薦指數：
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