SVM核函数如何选取

最新推荐文章于 2024-09-05 09:15:00 发布
转载 最新推荐文章于 2024-09-05 09:15:00 发布 · 326 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://www.zhihu.com/question/21883548

博客围绕SVM核函数如何选取展开，虽仅给出知乎链接未呈现具体内容，但核心聚焦于SVM核函数的选取问题，这在信息技术领域的有监督学习中是重要内容。
SVM中核函数种类与选择（转）
banhut807208的博客
04-05 1601
为何需要核函数： http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/03/06/258288.html 建议他的文章都仔细看一下 核函数的类型： 常用的四种核函数对应的公式如下： 先粘贴一下，以后有经验了再自己总结。 如果如果特征数远远大于样本数的情况下,使用线性核就可以了. 如果特征数和样本数都很大,...
SVM核函数的选择
zhangbaoanhadoop的博客
08-26 7034
SVM核函数的选择对于其性能的表现有至关重要的作用，尤其是针对那些线性不可分的数据，因此核函数的选择在SVM算法中就显得至关重要。对于核技巧我们知道，其目的是希望通过将输入空间内线性不可分的数据映射到一个高纬的特征空间内使得数据在特征空间内是可分的，我们定义这种映射为ϕ(x)ϕ(x)，那么我们就可以把求解约束最优化问题变为 但是由于从输入空间到特征空间的这种映射会使得维度发生爆炸式的增长，因此...
机器学习面试：请介绍下SVM核函数的选择
最新发布
2401_86756763的博客
09-05 729
核函数在 SVM 中起着至关重要的作用，因为它允许 SVM 在高维空间中进行分类，而无需明确地计算高维特征。理解不同核函数的特性及其适用场景，结合数据的具体情况进行选择，可以显著提高模型的效果。在实际开发中，通过实验和调优来找到最优的核函数和参数组合是常见的做法。：对于 RBF 和多项式核，确保对特征进行标准化或归一化，以提高模型的性能和稳定性。复杂的核函数（如 RBF 和多项式核）可能导致过拟合，尤其是在数据量较小的情况下。：在选择核函数时，考虑模型的可解释性，线性核通常更容易解释。
SVM的核函数如何选取？
hellocsz的博客
04-10 3271
SVM的核函数如何选取？一般用线性核和高斯核，也就是Linear核与RBF核需要注意的是需要对数据归一化处理，很多使用者忘了这个小细节然后一般情况下RBF效果是不会差于Linear但是时间上RBF会耗费更多，其他同学也解释过了下面是吴恩达的见解：1. 如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM2. 如果Feature的数量比较小，样本数量...
SVM 核函数的选择
03-30 3479
1、经常使用的核函数 核函数的定义并不困难，根据泛函的有关理论，只要一种函数K(xi,xj)满足Mercer条件，它就对应某一变换空间的内积．对于判断哪些函数是核函数到目前为止也取得了重要的突破，得到Mercer定理和以下常用的核函数类型： (1)线性核函数 K(x,xi)=x⋅xi (2)多项式核 K(x,xi)=((x⋅xi)+1)d (3)径向基核（RBF
matlab svm核函数选择,SVM分类核函数及参数选择比较.pdf
weixin_30224231的博客
03-24 2104
Compu~r Engineering口 4 胁日ff0 计算机工程与应用SVM分类核函数及参数选择比较奉国和 FENG Guohe华南师范大学 经济管理学院 信息管理系，广州 5 10006 School of Economy & Manangement，South Chma Normal University，Guangzhou 510006，ChinaE—mail：ghfeng@16...
SVM.rar_SVM 工具箱_SVM 核_SVM 核函数_svm核函数
09-24
不同的核函数适用于不同类型的问题和数据分布，选择合适的核函数是构建有效SVM模型的关键步骤之一。在使用SVM工具箱时，用户可以根据具体问题的特征来尝试不同核函数，通过交叉验证等方法调整参数，以达到最佳的预测...
【机器学习】-- SVM核函数（超详细解读）
m0_71212744的博客
07-17 4075
1）有严格的数学理论支持，可解释性强，不同于传统的统计方法能简化我们遇到的问题。2）能找出对任务有关键影响的样本，即支持向量。3）软间隔可以有效松弛目标函数。4）核函数可以有效解决非线性问题。5）最终决策函数只由少数的支持向量所确定，计算的复杂性取决于支持向量的数目，而不是样本空间的维数，这在某种意义上避免了“维数灾难”。6）SVM在小样本训练集上能够得到比其它算法好很多的结果。
SVM核函数选择
qq_43703185的博客
08-06 2916
SVM支持向量机，一般用于二分类模型，支持线性可分和非线性划分。SVM中用到的核函数有线性核’linear’、多项式核函数pkf以及高斯核函数rbf。 当训练数据线性可分时，一般用线性核函数，直接实现可分； 当训练数据不可分时，需要使用核技巧，将训练数据映射到另一个高维空间，使再高维空间中，数据可线性划分， 但需要注意的是，若样本n和特征m很大时，且特征m>>n时，需要用线性核函数，因为此时考虑高斯核函数的映射后空间维数更高，更复杂，也容易过拟合，此时使用高斯核函数的弊大于利，选择使用线性核会更
机器学习_SVM_核函数的选择
m0_38034312的博客
04-25 632
【1】SVM核函数的选择1. 如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM2. 如果Feature的数量比较小，样本数量一般，不算大也不算小，选用SVM+Gaussian Kernel3. 如果Feature的数量比较小，而样本数量很多，需要手工添加一些feature变成第一种情况。以上三种情况的理解：1.如果特征足够多，认为维度足够高，选...
svm核函数及参数优化
11-22
svm核函数及参数优化，实现多类分类并进行参数优化
SVM核函数的选取
青春正年少我要大声笑lamusique
04-01 741
在选用核函数的时候，如果我们对我们的数据有一定的先验知识，就利用先验来选择符合数据分布的核函数；如果不知道的话，通常使用交叉验证的方法，来试用不同的核函数，误差最下的即为效果最好的核函数；或者也可以将多个核函数结合起来，形成混合核函数。在吴恩达的课上，也曾经给出过一系列的选择核函数的方法： 如果特征的数量大到和样本数量差不多，则选用LR或者线性核的SVM； 如果特征的数量小，样本的数量正常，则选...
【算法系列】SVM核函数如何选择
咸粥的博客
07-12 2147
本文相关仅针对SVM的核函数如何选择这一问题做了相关总结，不涉及其他参数的选择。总结的情况仅供参考，实际情况中还是得结合经验和实验的实际结果来选择最合适的核函数，最好都试一遍，看哪个最符合自己的数据分布特性。 linear：线性内核 参数少，速度快，对于一般数据，分类效果已经很理想了。 linear kernel可以是RBF kernel的特殊情况 数据线性可分：如果特征提取的好，很多问题都线性可分 数据特征维数高，跟样本量差不多 特征维数低，而样本数量很多，则需手工添加一些feature后选用lin
SVM 的核函数选择和调参
qinghuaci666的博客
08-21 3123
请查看转载来源：SVM 的核函数选择和调参：https://blog.youkuaiyun.com/aliceyangxi1987/article/details/80617649 本文结构：  1. 什么是核函数  2. 都有哪些 & 如何选择  3. 调参 1. 什么是核函数 核函数形式 K(x, y) = <f(x), f(y)>， 其中 x, y  为 n 维，f 为 n 维...
SVM的核函数如何选取
zhangxueyang1的博客
01-07 863
知乎：https://www.zhihu.com/question/21883548
选择核函数的方法：
qq_38330846的博客
05-05 1736
选择核函数的方法： 如果特征的数量大到和样本数量差不多，则选用LR或者线性核的SVM； 如果特征的数量小，样本的数量正常，则选用SVM+高斯核函数； 如果特征的数量小，而样本的数量很大，则需要手工添加一些特征从而变成第一种情况。...
svm常用核函数
热门推荐
wolfrevoda的专栏
08-29 8万+
SVM核函数的选择对于其性能的表现有至关重要的作用，尤其是针对那些线性不可分的数据，因此核函数的选择在SVM算法中就显得至关重要。对于核技巧我们知道，其目的是希望通过将输入空间内线性不可分的数据映射到一个高纬的特征空间内使得数据在特征空间内是可分的，我们定义这种映射为ϕ(x)\phi(x)，那么我们就可以把求解约束最优化问题变为minαs.t.αi≥0,12∑i=1N∑j=1Nαiαjyiyj(ϕi
关于SVM核函数的选择
weixin_37141955的博客
10-17 6862
今天去面试的时候，面试官问了我一个问题：SVM的核函数如何选择？我说试试吧，答案可能也对，但这样会浪费时间。 上网搜索了一下，Andrew的说法是：                                                              1.当样本的特征很多时，特征的维数很高，这是往往样本线性可分，可考虑用线性核函数的SVM或LR（如果不考虑核函数，LR和SV
评论
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