SVM的核函数如何选取

最新推荐文章于 2024-09-05 09:15:00 发布
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知乎：https://www.zhihu.com/question/21883548
SVM核函数的选择
zhangbaoanhadoop的博客
08-26 7039
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...
【算法系列】SVM核函数如何选择
咸粥的博客
07-12 2154
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
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
09-05 736
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 3480
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 2107
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 4086
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核函数如何选取
studyvcmfc的专栏
04-29 326
https://www.zhihu.com/question/21883548
SVM核函数选择
qq_43703185的博客
08-06 2919
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
matlab一对一M-SVM
09-19
matlab中一对一M-SVM算法实现,有兴趣来下。
如何选择SVM中最佳的【核函数】
2301_78195908的博客
11-06 1553
由图可知，我们可以观察到，线性核函数和多项式核函数在非线性数据上表现会浮动，如果数据相对线性可分，则表现不错，如果是像环形数据那样彻底不可分的，则表现糟糕。Sigmoid核函数就比较尴尬，它在非线性数据上强于两个线性核函数，但效果明显不如rbf，它在线性数据上完全 比不上线性的核函数们，对扰动项的抵抗也比较弱，所以它功能比较弱小，很少被用到。我们现在有一系列线性或非线性可分的数据，我们希望通过绘制SVC在不同核函数下的决策边界并计算SVC在不同核函数下分类准确率来观察核函数的效果。
机器学习_SVM_核函数的选择
m0_38034312的博客
04-25 633
【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核函数的理解和选择
weixin_30918415的博客
11-26 271
https://blog.youkuaiyun.com/leonis_v/article/details/50688766 特征空间的隐式映射：核函数 咱们首先给出核函数的来头：在上文中，我们已经了解到了SVM处理线性可分的情况，而对于非线性的情况，SVM 的处理方法是选择一个核函数 κ(⋅,⋅) ，通过将数据映射到高维空间，来解决在原始空间中线性不可分的问题。 此外，因为训练样例一般是不会...
SVM的常见核函数及其选取
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holy的博客
04-28 4万+
核函数的数学要求 核函数有严格的数学要求，所以设计一个核函数是很困难的。K(x,z)是正定核的充要条件是：K（x,z）对应的Gram矩阵实半正定矩阵。 Gram矩阵：矩阵对应点的内积。KTK, KKT 半正定矩阵：设A是实对称矩阵。如果对任意的实非零列矩阵X有XTAX≥0，就称A为半正定矩阵。 当检验一个K是否为正定核函数，要对任意有限输入集{xi…}验证K对应的Gram矩阵实是否为半正定矩
SVM 的核函数选择和调参
aliceyangxi1987的博客
06-08 3万+
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 维到 m 维的映射，<f(x), f(y)> 表示内积。 在用SVM处理问题时，如果数据线性不可分，希望通过 将输入空间内线性不可分的数据 映射到 ...
SVM——传说中的核技巧
湛露她哥的博客
06-21 1694
SVM说白了，就分三种应用方式：     （1）线性可分（硬间隔）     （2）线性不可分，但大致可分（软间隔）     （3）线性不可分，最优超平面误差极大，如异或问题区分{(0,0),(1,1)}和{(0,1),(1,0)}这两类，超平面无最优解，至少都有50%的误差，于是就要用到传说中的核函数（核技巧）        这篇文章将通过简单的例子，解释下这传说中的核技巧思想。其实说到底...
SVM（三）—Kernels(核函数)
weixin_30786617的博客
04-26 176
（整理自AndrewNG的课件，转载请注明。整理者：华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/） 内容整理中。。。 转载于:https://www.cnblogs.com/hust-ghtao/p/3693155.html...
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