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：svm-懲罰因子
懲罰因子C用來表示對於個別點的重視程度。其大小應該選擇適中，不然會對於最后的准確率造成一定的影響。 若令懲罰因子C為無窮大，則SVM退化為硬間隔分類器，此時使用線性核只能處理線性可分的樣本 因為對於線性不可分的樣本，無法找到一個超平面可以正確划分所有樣本，於是模型參數不存在可行解 若令懲罰因子C為適當值，則使用線性核的SVM可以處理線性或近線性的樣本 這是因為此時允許分類器在某些樣本上出錯，所以 ...
2019-01-17 16:17 0 752 推薦指數：
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