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rainbowguy銀蟲 (正式寫手)
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[求助]
支持向量機(jī)參數(shù)一定要?dú)w一化么？
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| 如題，支持向量機(jī)參數(shù)一定要?dú)w一化么？如果歸一化，如有三個(gè)參數(shù)（x1,x2,x3）的樣本數(shù)據(jù)共1000行，是分別對參數(shù)x1、x2、x3中每列數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，還是對每行數(shù)據(jù)(x1,x2,x3)進(jìn)行歸一化？ |
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rainbowguy
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rainbowguy: 回帖置頂 2012-05-21 14:26:33
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我覺得歸一化對于SVM還是很重要的。自己編寫了一個(gè)SVM的程序，對沒有歸一化前的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，很久沒有達(dá)到KKT條件，導(dǎo)致運(yùn)算時(shí)間過長而成了死循環(huán)；對數(shù)據(jù)歸一化后，就沒有出現(xiàn)這種問題了。同時(shí)，我覺得一些參數(shù)條件的設(shè)置也非常重要，比如kkt條件在程序中不能完全限定為y*f(x)==1，這樣容易運(yùn)算很長時(shí)間達(dá)不到條件要求而造成死循環(huán)；而是應(yīng)該有一個(gè)范圍 y*f(x)>1-r && y*f(x)<1+r, 其中0 |
7樓2012-05-21 14:26:05
nono2009
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是否要?dú)w一化主要看兩點(diǎn)： 1.輸入的定義域/輸出的值域是否在(0,1)？如果是，那么必須歸一化； 2.有時(shí)候不同的輸入/輸出參數(shù)在數(shù)值上有數(shù)量級的差別，或者出現(xiàn)在函數(shù)的飽和（不敏感）區(qū)域，因此可能造成數(shù)值問題。這時(shí)候歸一化有益于改善數(shù)值問題。 |
5樓2012-05-21 06:59:32
nono2009
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13樓2012-06-06 14:41:40
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2樓2012-05-20 19:10:55
zhangysu
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rainbowguy: 金幣+8, ★★★很有幫助 2012-06-06 14:48:13
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不用，可以直接用。 當(dāng)然也可以歸一化。 不過你所說的對列還是行歸一化，我不是很明白你的意思，不過我覺得應(yīng)該是根據(jù)列進(jìn)行歸一化。 |
3樓2012-05-21 00:00:30
mlanqiang
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不一定非要?dú)w一化。matlab中文論壇有個(gè)帖子專門討論過這個(gè)問題，參考：http://www.ilovematlab.cn/thread-27021-1-1.html 歸一化是為了后面數(shù)據(jù)處理的方便，其次是保正程序運(yùn)行時(shí)收斂加快。并不是任何問題都必須事先把原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化,要具體問題具體看待,測試表明有時(shí)候規(guī)范化后的預(yù)測準(zhǔn)確率比沒有規(guī)范化的預(yù)測準(zhǔn)確率低很多.就最大最小值法而言,當(dāng)你用這種方式將原始數(shù)據(jù)規(guī)范化后,事實(shí)上意味著你承認(rèn)了一個(gè)假設(shè)就是測試數(shù)據(jù)集的每一模式的所有特征分量的最大值(最小值)不會大于(小于)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的每一模式的所有特征分量的最大值(最小值),但這條假設(shè)顯然過于強(qiáng),實(shí)際情況并不一定會這樣.使用平均數(shù)方差法也會有同樣類似的問題. |
8樓2012-05-21 16:14:58
rainbowguy
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