機器學習：SVM做多分類問題
引言 SVM做二分類問題很簡單明了，但是如何用二分類構建多分類問題，自己查找了部分資料，發現普遍分為兩種，一種是直接法，直接求解多目標函數優化問題，但這種方法計算量很大，不實用，另外一種是間接法，通過多個二分類來實現多分類，常見的有一對多和一對一兩種 最后針對 ...
原文：keras 的svm做分類
SVC繼承了父類BaseSVC SVC類主要方法： init 主要參數： C:float參數 默認值為 . 錯誤項的懲罰系數。C越大，即對分錯樣本的懲罰程度越大，因此在訓練樣本中准確率越高，但是泛化能力降低，也就是對測試數據的分類准確率降低。相反，減小C的話，容許訓練樣本中有一些誤分類錯誤樣本，泛化能力強。對於訓練樣本帶有噪聲的情況，一般采用后者，把訓練樣本集中錯誤分類的樣本作為噪聲。 kerne ...
2017-12-24 23:53 0 5243 推薦指數：
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