支持向量机中的俩个参数C和sigma方如何选择？

最新推荐文章于 2024-10-19 21:09:10 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-19 21:09:10 发布 · 3.1k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习

本文探讨了支持向量机(SVM)中关键参数C和σ的影响，详细解析了它们如何影响模型的过拟合与欠拟合状态，以及如何通过调整这两个参数来优化SVM模型的表现。

source:斯坦福大学2014机器学习教程个人笔记
怎样根据C和sigma方去推测是否过拟合或者欠拟合？

下面是支持向量机的两个参数C和σ的影响：
C=1/λ
C 较大时，相当于λ较小，可能会导致过拟合，高方差；
C 较小时，相当于λ较大，可能会导致低拟合，高偏差；
σ较大时，可能会导致低方差，高偏差；
σ较小时，可能会导致低偏差，高方差。

如何解释？

20191031
来源：ex6 吴恩达作业
% Note: This is a simplified version of the SMO algorithm for training
% SVMs. In practice, if you want to train an SVM classifier, we
% recommend using an optimized package such as:
%
% LIBSVM (http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/)
% SVMLight (http://svmlight.joachims.org/)
优化的支持向量机的包网站

RunningBComeOn
关注
[SVM支持向量机]：Hyperparameter “C, sigma“ selection
ROS Melodic中同时使用python2和python3方法
08-07 655
Andrew Ng 机器学习笔记 SVM 公式总结 Cost function for SVM Simularity function (Gaussian Kernal) MatLab 代码： Gridsearch， 通过计算最小validation error来选择C和sigma function [C, sigma] = dataset3Params(X, y, Xval, yval) %DATASET3PARAMS returns your choice of C and sigma for P
对SVM的个人理解---浅显易懂
weixin_34392435的博客
04-15 331
原文：http://blog.youkuaiyun.com/arthur503/article/details/19966891 之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘法、梯度下降法、拉格朗日乘子、对偶问题等等被搞的焦头烂额。在培乐园听了讲课之后才算比较清晰的了解...
支持向量机c语言代码,一种支持向量机的最佳参数组合（C，σ）快速搜索方法与流程...
weixin_35867979的博客
05-19 619
本发明属于机器学习领域，特别涉及一种支持向量机的最佳参数组合(C，σ)快速搜索方法。背景技术：支持向量机是一种二类分类模型，其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。Cortes和Vapnik首次提出线性支持向量机，Boser、Guyon与Vapnik又引入核技巧，提出非线性支持向量机。由于核技巧的引入，SVM在解决小样本，非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，使其广泛应用于包括文...
python支持向量运算吗,如何正确计算支持向量机的最优C和gamma？
weixin_35977770的博客
03-26 553
我正在尝试计算我的支持向量机的最佳C和Gamma。在尝试运行脚本时，出现以下错误：ValueError: Invalid parameter max_features for estimator SVC. Check the list of available parameters with估算器.get_params().keys().我通过了the docs来理解n_estimators的实际...
SVM: 支持向量机中的，那个C
wishchinYang的专栏
10-14 2013
很久很久以前，有一个.... 最近公司出了幺蛾子，我闻风而逃，在避暑之后，又开始面试。在得到offer之后，入职时间较晚，面试也在进行。有一天，禾多科技通知面试深度学习算法工程师，其实那时候我都不知道什么时候投递过简历。 有一个时刻，面试官看着我的简历上，讲解过SVM课程，问：SVM中的那个C是什么？ SVM中的那个C是什么？那个C！C！ ！ 瞬时间我震惊了......... 其实，是...
支持向量机的C和sigma超参数
11-28
支持向量机（SVM）是一种在机器学习和数据挖掘中常用的监督学习算法。它主要用于分类和回归分析。在SVM中，C和sigma是两个重要的超参数，它们对模型的性能有显著影响。 1. C（惩罚参数）：C是一个超参数，它决定了...
深度学习之支持向量机
weixin_43775295的博客
08-12 1139
​ 支持向量：在求解的过程中，会发现只根据部分数据就可以确定分类器，这些数据称为支持向量。​ 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）：其含义是通过支持向量运算的分类器。​ 在一个二维环境中，其中点R，S，G点和其它靠近中间黑线的点可以看作为支持向量，它们可以决定分类器，即黑线的具体参数。​ 支持向量机是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是边界最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。
SVM支持向量机python实现
最新发布
zw_van的博客
10-19 1320
**形式**：\( K(x, y) = \sum_{i=1}^d \exp(-\sigma (x_i - y_i)^2) + \kappa \sum_{i < j} \exp(-\sigma (x_i - y_i)^2 - \sigma (x_j - y_j)^2) \)，其中 \(\sigma\) 和 \(\kappa\) 是参数。- **形式**：\( K(x, y) = \tanh(\alpha x^T y + c) \)，其中 \(\alpha\) 和 \(c\) 是参数。
支持向量机模型（超详细，含案例代码）
JiaYu的博客
12-12 1万+
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种在机器学习领域中用于分类和回归分析的强大算法。它是一种监督学习算法，其目标是在特征空间中找到一个超平面，将不同类别的数据点分开，同时最大化分类边界的间隔。SVM 的基本思想是找到能够有效划分数据的超平面，即在高维空间中的一个（d-1）维子空间，其中 d 是特征的数量。为了找到这个最佳的超平面，SVM 使用支持向量，即离超平面最近的一些数据点。这些支持向量决定了超平面的位置和方向。
【机器学习】SVM 支持向量机
慢热型网友的博客
09-22 1503
具体而言，SVM首先将数据映射到高维空间，并在该空间中找到一个最优的超平面，使得该超平面能够将不同类别的数据点有效地分开。其中，对于最优超平面的定义是使得间隔最大化，即离超平面最近的数据点到超平面的距离最大化。用于计算核函数值的函数，其实现了线性核和径向基函数（RBF）核。高斯核函数是一种常用的非线性核函数，它通过计算数据点之间的相似度来建模非线性关系。线性核函数是 SVM 默认的核函数，它对应于线性分类器。SVM最终分类的过程是将新的数据点映射到高维空间，并根据其位置与最优超平面的关系来进行分类。
支持向量机（SVM）简单小结
CODING...
06-01 4222
支持向量机，就是常说的SVM，为学习复杂的非线性方程提供一种更为清晰，更加强大的方式。模型优化我们从逻辑回归对SVM的cost function进行推导演绎。回顾逻辑回归我们可以知道，当z>>0的时候可以认为y=1；当z<<0时候，y=0。由上图可以知道，我们由逻辑回归的costfunction使用红色的折线进行近似替代，因此由逻辑回归的costFunction：我们可以得到SVM的cost Fun
机器学习算法之支持向量机
yu_tsl的博客
08-28 2701
                                支持向量机——SVM 优缺点： (1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； (2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心； (3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量； (4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖...
每天五分钟机器学习：使用支持向量机的时候，如何选择模型参数？
huanfeng_AI的博客
11-13 969
上一章，我们学习了支持向量机的特征高维映射，也就是如何将特征映射到高维。在支持向量机中有两个参数需要调节，第一个参数是C，第二个参数是σ²。
机器学习，兵王问题，支持向量机SVM，交叉验证求C和gamma
破小孩
05-12 1311
import pandas as pd from sklearn import preprocessing from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import svm from sklearn.utils.validation import column_or_1d import numpy as np from sklearn.model_selection import GridSearchCV 读取数据.
支持向量机（SVM）的超参数调整 C 和 Gamma 参数
热门推荐
养乐多的博客
07-16 2万+
在本文中，我们将深入探讨支持向量机的两个重要参数：C和gamma。
机器学习----SVM(支撑向量机)
SOARING
06-21 1466
什么是支撑向量机 Suppor Vector Machine ，既支持回归又支持分类。 之前我们进行分类使用的时决策边界，分布在不同边界的数据被分类成不同类别。如果决策边界不唯一的情况叫做不适定问题， 逻辑回归解决不适定问题，定义概率函数sigmoid。 根据sigmoid 建模形成损失函数，最小化损失函数形成边界，损失函数完全由训练集决定的。 以上左图的决策边界离红色点太近，...
Stanford ML - Support Vector Machines 支持向量机
YMHH的专栏
08-27 925
SVM，感觉很高大上的一个名词
7&8. 支持向量机 SVM
weixin_37856444的博客
01-02 1284
SVM简介： 支持向量机(SVM，也称为支持向量网络)，是机器学习中获得关注最多的算法没有之一。它源于统计学习理论， 是我们除了集成算法之外，接触的第一个强学习器。 从算法的功能来看：SVM囊括了分类和聚类功能: 从分类效力来讲：SVM在无论线性还是非线性分类中，都是明星般的存在，如此全能，宛如机器学习界的刘德华。 从学术的角度来看：SVM是最接近深度学习的机器学习算法。 ...
SVM参数优化
awd5174119的博客
09-23 5067
SVM参数优化 导入包 from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV 将SVM的C值和gamma调参，C值范围为2−5{2^{-5}}2−5到215{2^{15}}215， gamma值范围为2−15{2^{-15}}2−15到23{2^{3}}23. lmh_svm = SVC(deci...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值