SVMtrain的参数c和g的优化

最新推荐文章于 2025-05-01 16:28:16 发布
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分类专栏： 机器学习 支持向量机
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hit2015spring/article/details/72902910
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。

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hit2015spri

最低0.47元/天 解锁文章
使用MATLAB寻找最佳SVM参数c和g
CyberGenius的博客
09-18 612
其中，‘-s 0’表示使用C-SVC分类器，’-t 2’表示使用高斯核函数，‘-c’和’-g’分别表示参数c和g的取值。通过网格搜索的方式，我们可以遍历不同的参数组合，找到最佳的参数值，从而提高模型的准确性和泛化能力。在上述代码中，我们定义了参数c和g的范围，分别为2的幂次方从-5到15，步长为2，和2的幂次方从-15到3，步长为2。假设我们有一个训练集X和对应的标签y，其中X是一个m×n的矩阵，m表示样本数，n表示特征数；最后，我们可以使用最佳的参数c和g来训练最终的SVM模型，并对测试集进行预测。
MATLAB实现LIBSVM中的c和g的参数寻优
qq_35166974的博客
05-06 1万+
引言：LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码，方便改进、修改以及在其它操作系统上应用；该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少，提供了很多的默认参数，利用这些默认参数可以解决很多问题；并提供了交互检验(Cross Validation...
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 3282
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
PSO与SVM结合的参数优化实战：在MATLAB中实现
最新发布
weixin_29867767的博客
05-01 962
大多数MATLAB工具箱都会带有图形用户界面（GUI），使得操作更加直观。以下是SVM参数优化工具箱GUI的主要组成部分介绍：参数输入区域：用户可以在此区域输入或修改SVM模型的参数，如C、γ等。优化选项配置：提供了参数优化的算法选择、迭代次数设置等配置选项。数据加载与预处理选项：用户可以加载自己的数据集，并进行必要的预处理操作。运行按钮：点击运行按钮开始参数优化过程。结果显示区域：展示参数优化过程中的中间结果以及最终优化结果。保存与导出选项。
svm参数c和g matlab论坛,[转载]关于SVM参数c&g选取的总结帖[matlab-libsvm]
weixin_39695306的博客
03-23 680
function [bestacc,bestc,bestg] =SVMcg(train_label,train,cmin,cmax,gmin,gmax,v,cstep,gstep,accstep)%SVMcg cross validation by faruto%Email:farutoliyang@gmail.com QQ:516667408http://blog.sina.com.cn/far...
MATLAB SVM寻找最佳参数 c g
我是菜鸡
05-04 6143
老师布置了一个数据挖掘的作业，用SVM做分类。老师原话是：“说SVM训练慢，其实svmtrain的过程是很快的，慢是慢在寻找最佳参数。” 但是寻找最佳参数这里老师又直接给了一个别人写的网格计算的小代码，一个函数直接调用就OK了。并不是每个人都有老师，所以在这里分享一下。 配合livsvm库一起使用效果绝佳。
SVM的参数优化——交叉验证选择最佳参数c&g
人工智能算法学习matlab
01-27 1469
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种广泛应用的监督式机器学习算法。它主要用于分类任务，但也适用于回归任务。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。
关于SVM参数c&g选取的总结帖[matlab-libsvm]
触动人生的博客
04-15 7558
写了个程序来选取SVM中参数c和g的最佳值.[写这个的目的是方便大家用这个小程序直接来寻找c和g的最佳值,不用再另外编写东西了.] 其实原本libsvmC语言版本中有相应的子程序可以找到最佳的c和g,需装载python语言然后用py 那个画图就可以找到最佳的c和g,我写了个matlab版本的.算是弥补了libsvm在matlab版本下的空缺. 测试数据还是我视频里的wine d...
svmtrain参数设置
11-27
以下是svmtrain参数设置的介绍： 在使用svmtrain训练模型时，可以设置多个参数来优化模型的性能。其中一些常用的参数包括： 1. -s svm_type：设置SVM的类型，常用的有0（C-SVC）、1（nu-SVC）、2（one-class SVM）...
遗传算法与支持向量机联合进行结构优化设计的MATLAB详细代码，其中遗传算法用ga函数，支持向量机用svmtrain和svmpredict函数，向量机c参数和g参数用meshgrid函数优化；结构参数有4个，优化的目标为求4个参数的组合使穿深最大
06-11
一旦您确定了这些问题，就可以使用svmtrain和svmpredict函数来训练和测试支持向量机模型，并使用meshgrid函数来优化c和g参数。 最后，您需要将遗传算法和支持向量机结合起来，以实现结构优化设计。具体来说，您可以...
采用交叉验证选择最佳参数C与g
Olaking的专栏
01-23 1万+
在svm_train中-c和-g是最常用的两个参数，其中-c是设置C-SVC、e-SVR、n-SVR中从罚系数C，默认值为1；-g是核函数中函数设置。那么如何去选取最优的参数c和g呢？libsvm 的 python 子目录下面的 grid.py 可以帮助我们     1.解压gnuplot，如果没有的话，可以在网上下载，网址为http://www.gnuplot.info/download.ht
SVM中参数调优的方法
Miracle.Zhao的博客
03-28 2万+
最近在用到svm做一些科研的工作，但是在用到svm的时候，发现在不同的svm参数下，精度差别不是一般的大。 熟悉svm的大家应该都知道，svm中参数很多，其中最主要得还是-c和-g参数，所以我就主要 调整这两个参数。 所以，找找怎么调整合适的参数，已达到最高的精度，如下： 是我亲测的两个可以很大情况下提高精度的参数值， 第一种： [c,g] = meshgrid(-
机器学习——SVM
霓而~
03-04 2506
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...
机器学习之SVM
ithinking110的博客
12-13 1268
机器学习之SVM 引言什么是SVM求解 支持向量 所在的这条线 引言 SVM 是机器学习中比较重要的一种 分类方法。 网上各种博客讲的也非常多 ，我转载几遍写的比较好的过来 ，并写下自己的心得 。而且本文不想从公式着手分析，简单来说 就是非常复杂 当你入门后在回来看公式也可以 。上公式了很多人 就放弃了。 什么是SVM 原文在这里 近来，了解了一下SVM（支持向量机 support vec...
机器学习——SVM之交叉验证对参数（C，gamma）进行优化以及选择
python_AI_fans的博客
06-11 1万+
对于C和gamma参数的确定，一般是通过交叉验证的方法来进行确定的，大概思路就是将C和gamma参数在一定地取值范围内按照一定的步长（默认为1）进行取值组合，在不同（C，gamma）的组合下，将训练集样本均分成k组，一组作为验证的数据样本，其余k-1组则用来作为训练的数据，每一组数据都轮流着作为验证数据样本，这样在一组（C,gamma）组合下，就需要进行K次计算，把这K次计算的模型测试准确率score的均值作为这组（C,gamma）下模型的得分。这样的话就能够得到不同（C，gamma）组合下模型的得分，取得
svmtrain返回参数说明
qq_22625309的博客
07-28 5525
libsvm中svmtrain函数参数返回说明
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
7&8. 支持向量机 SVM
weixin_37856444的博客
01-02 1254
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的两个参数 C 和 gamma
热门推荐
wusecaiyun的专栏
11-06 3万+
SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能力变差            gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的个数影响训练
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