SVMtrain的参数c和g的优化

本文探讨了在支持向量机(SVM)训练中如何优化惩罚参数c和核函数参数g。在有标签和无标签测试集的情况下,介绍了交叉验证方法,包括k-fold交叉验证和leave-one-out交叉验证(LOO-CV)。LOO-CV虽然能得到精确的性能指标,但计算成本高。当多个c和g对的验证准确率相当时,推荐选择惩罚参数c较小的那一对作为最优参数。文章最后还表达了对读者的感谢并提供福利。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


hit2015spri

评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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