11、支持向量机与神经网络技术解析

支持向量机与神经网络技术解析

在机器学习领域，支持向量机（Support Vector Machine）和神经网络（Neural Networks）是两种强大且广泛应用的算法。下面将详细介绍它们的相关知识。

支持向量机（SVM）

支持向量机是一种非常适合对两个可分离类别进行分类的算法，它还可以进行修改以分离多个类别，并且不会像 K - 近邻算法那样受到维度灾难的影响。

构建支持向量机

使用 LibSVM 库来构建支持向量机，具体步骤如下：
1. 构建稀疏向量。
2. 加载一个新的 LibSVM 问题。
3. 赋予默认参数。

以下是相关代码示例：

parameter.gamma = Rational(1, y_vec.length).to_f
parameter.eps = 0.001
parameter.c = @c
parameter.kernel_type = Libsvm::KernelType::LINEAR
prob.set_examples(y_vec, x_mat)
Libsvm::Model.train(prob, parameter)

交叉验证结果

经过交叉验证，发现最佳的 C 值为 128，此时的错误率约为 30%。

提高结果的方法

可以通过以下几种方式来降低 30% 的错误率：
- 去除停用词。
- 改进分词。
- 使用不同的多项式核函数。
此外，还可以尝试使用相同