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 ...
原文：機器學習：SVM（核函數、高斯核函數RBF）
一 核函數 Kernel Function 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 多項式核函數 業務問題：怎么分類非線性可分的樣本的分類 內部實現： 對傳入的樣本數據點添加多項式項 新的樣本數據點進行點乘，返回點乘結果 多項式特 ...
2018-08-12 22:12 1 38798 推薦指數：
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