機器學習：SVM（scikit-learn 中的 RBF、RBF 中的超參數 γ）
一、高斯核函數、高斯函數 μ：期望值，均值，樣本平均數；（決定告訴函數中心軸的位置：x = μ） σ2：方差；（度量隨機樣本和平均值之間的偏離程度：， 為總體方差， 為變量， 為總體均值， 為總體例數） 實際工作中，總體均數難以得到時，應用樣本統計量代替總體參數 ...
原文：機器學習：SVM（scikit-learn 中的 SVM：LinearSVC）
一 基礎理解 Hard Margin SVM 和 Soft Margin SVM 都是解決線性分類問題，無論是線性可分的問題，還是線性不可分的問題 和 kNN 算法一樣，使用 SVM 算法前，要對數據做標准化處理 原因：SVM 算法中設計到計算 Margin 距離，如果數據點在不同的維度上的量綱不同，會使得距離的計算有問題 例如：樣本的兩種特征，如果相差太大，使用 SVM 經過計算得到的決策邊界幾 ...
2018-08-12 19:22 0 3158 推薦指數：
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