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wateryu82新蟲 (初入文壇)
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[求助]
關(guān)于支持向量機(jī)與核函數(shù)的問題 已有1人參與
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| 我學(xué)習(xí)支持向量機(jī)有一段時(shí)間了，我想問一個(gè)很基本的問題，但是該問題好像一般書上并沒有介紹。問題如下：如果原始空間中的兩類樣本線性不可分，一般書本上都介紹利用核函數(shù)將其映射到高維空間可以使其線性可分，我的疑惑是什么樣的核函數(shù)能夠使兩類樣本在高維空間中可分，比如對(duì)于高斯核函數(shù)，參數(shù)值取多大能使樣本在高維空間中可分。有什么好的方法能確定合適的核參數(shù)值，使得原始空間中的兩類線性不可分的樣本，在高維特征空間中變得可分。 |
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 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù) |
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dden
新蟲 (初入文壇)
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【答案】應(yīng)助回帖
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
| 數(shù)據(jù)復(fù)雜度各異，目前還沒有理論說明哪類核函數(shù)一定能將某類數(shù)據(jù)映射到高維空間后必定可分。只能說在高維空間，數(shù)據(jù)的線性可分性有所提高。至于核函數(shù)的選擇，個(gè)人以為，目前最靠譜的方法還是常用的CV下的網(wǎng)格搜索，因?yàn)閰?shù)對(duì)分類性能的影響常常是非線性而無任何規(guī)律，因此，有些人用仿生算法之類加以智能搜索，其實(shí)只是額外增加工作量而已。啟發(fā)性信息并不明顯。 |
9樓2012-02-06 16:23:33
nono2009
超級(jí)版主 (文學(xué)泰斗)
No gains, no pains.
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2樓2011-12-30 17:52:38
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3樓2011-12-30 18:07:28
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4樓2011-12-30 20:57:28
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