SVM算法核函數的選擇
SVM支持向量機，一般用於二分類模型，支持線性可分和非線性划分。SVM中用到的核函數有線性核'linear'、多項式核函數pkf以及高斯核函數rbf。 當訓練數據線性可分時，一般用線性核函數，直接實現可分； 當訓練數據不可分時，需要使用核技巧，將訓練數據映射到另一個高維空間，使再高維空間 ...
原文：svm核函數的理解和選擇
https: blog.csdn.net leonis v article details 特征空間的隱式映射：核函數 咱們首先給出核函數的來頭：在上文中，我們已經了解到了SVM處理線性可分的情況，而對於非線性的情況，SVM 的處理方法是選擇一個核函數 , ，通過將數據映射到高維空間，來解決在原始空間中線性不可分的問題。 此外，因為訓練樣例一般是不會獨立出現的，它們總是以成對樣例的內積形式出現，而 ...
2018-11-26 10:50 0 3267 推薦指數：
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