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如何正確對SVM核函數的選擇提升向量機性能

sekJ_AI_class_v ? 來源:未知 ? 作者:佚名 ? 2017-12-22 07:50 ? 次閱讀

在現實任務中,原始樣本空間中可能不存在這樣可以將樣本正確分為兩類的超平面,但是我們知道如果原始空間的維數是有限的,也就是說屬性數是有限的,則一定存在一個高維特征空間能夠將樣本劃分。

事實上,在做任務中,我們并不知道什么樣的核函數是合適的。但是核函數的選擇卻對支持向量機的性能有著至關重要的作用。如果核函數選擇不合適,則意味著樣本映射到一個不合適的特征空間,這樣就有可能導致性能不佳。故“核函數選擇”是非常重要的一項任務。

對于線性數據集的分類來說,我們當然會選擇線性核函數。但如果要分割非線性數據集,我們該如何做呢?答案是,我們可以改變損失函數中的核函數。我們今天就以高斯核函數來進行案例說明:

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原文標題:機器學習之SVM核函數與案例

文章出處:【微信號:AI_class_vip,微信公眾號:人工智能學研社】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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