09-04_案例四：不同SVM惩罚参数C值不同效果比较

最新推荐文章于 2022-06-22 16:59:06 发布
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博客主要围绕不同SVM（支持向量机）惩罚参数C值的效果进行比较，在信息技术领域，支持向量机是有监督学习中的重要算法，不同C值会影响其性能表现，通过比较能为相关应用提供参考。

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sklearn中惩罚参数C和alpha对训练结果的影响
manjhOK的博客
08-30 7318
1.岭回归 Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和， 其中，  是控制系数收缩量的复杂性参数：  的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强 较大的值则具有更强的正则化。 Alpha对应于其他线性模型中的C ^ -1，例如LogisticRegression或LinearSVC。 2.lasso回归 ...
深度学习中的正则化技术 - 参数范数惩罚篇
最新发布
绎岚科技的博客
07-08 1457
深度学习作为人工智能领域的重要分支，其模型复杂度和学习能力日益增强，但也面临着过拟合的风险。为了提升模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的表现，正则化技术被广泛应用于深度学习中。其中，参数范数惩罚是一种简单而有效的正则化方法，它通过在目标函数中添加一个与参数规模相关的惩罚项，来限制模型的复杂度和学习能力。这种方法不仅适用于线性模型，如线性回归和逻辑回归，也广泛应用于神经网络等复杂模型中。
17 SVM - 代码案例四 - 不同SVM惩罚参数C值不同效果比较
weixin_34279184的博客
12-07 783
SVM的章节已经讲完，具体内容请参考：《01 SVM - 大纲》 《14 SVM - 代码案例一 - 鸢尾花数据SVM分类》《15 SVM - 代码案例二 - 鸢尾花数据不同分类器效果比较》《16 SVM - 代码案例三 - 不同SVM核函数效果比较》 常规操作： 1、头文件引入SVM相关的包2、防止中文乱码3、读取数据4、数据分割训练集和测试集 6:4...
SVM中惩罚参数C的理解
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csdn_lzw的博客
05-03 3万+
参考文献：https://www.zhihu.com/question/40217487?sort=created C理解为调节优化方向中两个指标（间隔大小，分类准确度）偏好的权重 soft-margin SVM针对hard-margin SVM容易出现的过度拟合问题，适当放宽了margin的大小，容忍一些分类错误（violation），把这些样本当做噪声处理，本质上是间隔大小和噪声容忍度的一...
机器学习算法之不同SVM惩罚参数C值不同效果比较
leva的博客
07-17 3333
相亲的程序员太苦逼了 言归正传：来看看使用SVM惩罚参数C值效果对比 svm1 = SVC(C=0.1, kernel=‘rbf’) svm2 = SVC(C=1, kernel=‘rbf’) svm3 = SVC(C=10, kernel=‘rbf’) svm4 = SVC(C=100, kernel=‘rbf’) svm5 = SVC(C=500, kernel=‘rbf’) svm6 = SVC(C=100000, kernel=‘rbf’) 以下是具体代码： import time import
SVM算法的参数
qq_35721299的博客
10-22 2万+
1. c ： float参数，默认值为1.0 错误项的惩罚系数。 c越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。 相反，减小c的话，允许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。 对于训练样本带有噪声的情况，一般采用减小c的方法，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声2. 2. kernel ： str参数，默认为‘rbf’ 算法中提供的核函数类型，可选参数有： linear：线性核函数 po
精选资源
GA_SVM.zip_MATLAB的GA_SVM_ga 核参数_gamma_ga优化svm_惩罚参数C
07-14
为了实现这一目标，SVM引入了两个关键参数：惩罚参数C和核函数参数γ。 惩罚参数C是SVM中的一个重要调节器，它控制了模型的复杂度。C值的大小直接影响到SVM的决策边界。当C增大时，模型会尝试更努力地将所有样本点...
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GA-Bagging-SVM-code.rar_Bagging SVM_GA-SVM_plentygne_svm ga_svm例
07-15
在这里，GA被用来优化SVM的参数，可能包括核函数参数、惩罚系数C等。 4. **plentygne**: 这是一个MATLAB机器学习工具箱，提供了多种机器学习算法的实现，包括SVM。使用plentygne可以简化开发流程，使得模型构建和...
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pso-SVM_PSO优化参数_psosvm_SVM优化matlab_svm优化_SVM
09-11
2. **编码与解码**：将SVM的参数C和γ映射到粒子的位置坐标。 3. **目标函数**：定义为SVM在交叉验证集上的性能，可能是准确率、F1分数或其他评估指标。 4. **PSO迭代**：每个粒子根据其当前速度和全局最优位置更新...
SVM-and-ANN-data-anlysis-example_2.rar_SVM_SVM（2）
07-14
2. 模型构建：为SVM和ANN创建并训练模型，可能包括参数调优，如SVM的核函数选择（如线性、多项式或RBF）、惩罚参数C和核参数γ的调整，以及ANN的隐藏层结构、激活函数和学习率的选择。 3. 训练与验证：使用交叉验证...
GWO_SVM_exmp_GWO优化SVM_svm优化_svm-gwo_SVM_gwo.zip
10-10
将GWO应用到SVM的优化中，主要是为了寻找最佳的SVM参数，如惩罚系数C和核函数参数γ。这些参数的选择直接影响SVM的性能，合适的参数组合可以提高分类精度，降低过拟合风险。GWO可以帮助在高维参数空间中高效地搜索...
CS-SVM_惩罚参数c_核函数_gamma.zip
12-18
cs算法优化svm的惩罚参数c和核函数的参数gamma。(The CS algorithm optimizes the penalty parameter C of SVM and the parameter gamma of kernel function.)
SVM中参数C的理解
weixin_44507435的博客
04-03 1万+
有一些数据，可能是线性可分，但在线性可分状况下训练准确率不能达到100%，即无法让训练误差为0，这样的数据被我们称为“存在软间隔的数据”。此时此刻，我们需要让我们决策边界能够忍受一小部分训练误差，我们就不能单纯地寻求最大边际了。 因为对于软间隔地数据来说，边际越大被分错的样本也就会越多，因此我们需要找出一个”最大边际“与”被分错的样本数量“之间的平衡。因此，我们引入松弛系数ζ\zetaζ和松弛系数...
svm惩罚因子c的理解
ustbbsy的博客
09-04 2万+
知乎用户@顾凌峰 使用的hinge损失函数来表示对于样本的分类偏差，引入松弛变量把优化问题写为： 这里的就是对于第个样本点的分类损失，如果分类正确则是0，如果分类有所偏差则对应一个线性的值，是总误差，我们优化的目标当然是这个值越小越好，越小代表对训练集的分类越精准。目标函数中的另一项（常数1/2是为了方便求导加上去的）的最小化的优化方向则是使间隔大小最大。 原则上C可以根据需要选择所有大...
svmrank 的误差惩罚因子c选择 经验
weixin_30784501的博客
01-10 590
C是一个由用户去指定的系数，表示对分错的点加入多少的惩罚，当C很大的时候，分错的点就会更少，但是过拟合的情况可能会比较严重，当C很小的时候，分错的点可能会很多，不过可能由此得到的模型也会不太正确，所以如何选择C是有很多学问的，不过在大部分情况下就是通过经验尝试得到的。 Trade-off between Maximum Margin and Classificat...
soft-margin SVM中系数C取值的影响
qq_36767053的博客
09-01 1500
按照LibSVM的习惯，SVM的目标函数是这样的：这里的参数C代表的是在线性不可分的情况下，对分类错误的惩罚程度。C值越大，分类器就越不愿意允许分类错误（“离群点”）。如果C值太大，分类器就会竭尽全力地在训练数据上少犯错误，而实际上这是不可能/没有意义的，于是就造成过拟合。而C值过小时，分类器就会过于“不在乎”分类错误，于是分类性能就会较差。 https://www.zhihu.com/question/40217487 ...
标注数据较少时【长文本分类任务】的半监督学习Python算法
ArYe
09-19 1449
具有小量准确标注数据 #mermaid-svg-O0JlRfpc08ZZQ7aH .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-O0JlRfpc08ZZQ7aH .label text{fill:#333}#mermaid-svg-O0JlRfpc08ZZQ7aH .node rect,#mermaid-svg
机器学习——SVM
霓而~
03-04 2556
转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/49331510 定义 Support Vector Machine，简称SVM，支持向量机，是一种二类分类模型，基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。SVM的学习策略就是间隔最大化。 直观理解 图中有分别属于两类的一些二维数据点和三条直线。如果三条直线分别代表三个分类器的话，请问哪一个分类器比较好？ 我们凭直...
SVM支持向量机详解（三）
yonsan_的博客
06-22 674
先复习一下，上一章我们讲到了（1）最优解与凸函数，我们通过这一小节知道了我们的目标函数和限制条件下，整个问题是可以求解的，且一定存在最优解。（2）线性优化器的求解方法，我们通过这一个小结，知道了能将 我们的问题g（x）= wx+b 进行n维向量的变化，首先，我们知道w会被xi的坐标影响，因此w=α1x1+α2x2+…+αnxn（xi是样本点，αi是拉普拉斯算子（求最优解会有的一些参数），后来，我们想到w也受到y（样本的标签）的影响，因此w=w=α1y1x1+α2y2x2+…+αnynxn。yi不是向量，所以
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