支援向量機的引數cost怎麼選擇

2021-03-19 18:20:10 字數 673 閱讀 6363

1樓:王鳳霞醫生

在分析支援向量機原理的基礎上,分析了svm中核函式、核引數及懲罰引數c的影響,介紹了三種svm引數選擇方法,並討論了其優點和不足。

支援向量機中的引數g是什麼

2樓:匿名使用者

引數g 是 核函式的引數。

核函式 有 幾種。 比如,rbf核 就有引數g

支援向量機(svm)中的引數c和gamma代表什麼含義呢?

3樓:永丶不悔頭

c是懲罰係數,理解為調節優化方向中兩個指標(間隔大小,分類準確度)偏好的權重,即對誤差的寬容度,c越高,說明越不能容忍出現誤差,容易過擬合,c越小,容易欠擬合,c過大或過小,泛化能力變差。

gamma是選擇rbf函式作為kernel後,該函式自帶的一個引數。隱含地決定了資料對映到新的特徵空間後的分佈,gamma越大,支援向量越少,gamma值越小,支援向量越多。支援向量的個數影響訓練與**的速度。

4樓:匿名使用者

c是懲罰係數

就是說你對誤差的寬容度

這個值越高,說明你越不能容忍出現誤差

gamma是你選擇徑向基函式作為kernel後,該函式自帶的一個引數。隱含地決定了資料對映到新的特徵空間後的分佈。

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