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rainbowguy銀蟲(chóng) (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(duì)參數(shù)x1、x2、x3中每列數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化,還是對(duì)每行數(shù)據(jù)(x1,x2,x3)進(jìn)行歸一化? |
超級(jí)版主 (文學(xué)泰斗)
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專家經(jīng)驗(yàn): +21105 |
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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(jí)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(wèn)題。這時(shí)候歸一化有益于改善數(shù)值問(wèn)題。 |
超級(jí)版主 (文學(xué)泰斗)
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木蟲(chóng) (正式寫手)
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不用,可以直接用。 當(dāng)然也可以歸一化。 不過(guò)你所說(shuō)的對(duì)列還是行歸一化,我不是很明白你的意思,不過(guò)我覺(jué)得應(yīng)該是根據(jù)列進(jìn)行歸一化。 |
木蟲(chóng)之王 (文學(xué)泰斗)
藍(lán)博士

鐵桿木蟲(chóng) (著名寫手)
銀蟲(chóng) (正式寫手)
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我覺(jué)得歸一化對(duì)于SVM還是很重要的。自己編寫了一個(gè)SVM的程序,對(duì)沒(méi)有歸一化前的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,很久沒(méi)有達(dá)到KKT條件,導(dǎo)致運(yùn)算時(shí)間過(guò)長(zhǎng)而成了死循環(huán);對(duì)數(shù)據(jù)歸一化后,就沒(méi)有出現(xiàn)這種問(wèn)題了。同時(shí),我覺(jué)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(zhǎng)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 |
金蟲(chóng) (小有名氣)
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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(guò)這個(gè)問(wèn)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(wèn)題都必須事先把原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化,要具體問(wèn)題具體看待,測(cè)試表明有時(shí)候規(guī)范化后的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率比沒(méi)有規(guī)范化的預(yù)測(cè)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(cè)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(huì)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(guò)于強(qiáng),實(shí)際情況并不一定會(huì)這樣.使用平均數(shù)方差法也會(huì)有同樣類似的問(wèn)題. |
銀蟲(chóng) (正式寫手)
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對(duì)于Go_home 大蝦所說(shuō)的也對(duì),但對(duì)于測(cè)試數(shù)據(jù)集中不同特征分量的數(shù)據(jù)相差幾個(gè)數(shù)量級(jí)時(shí),個(gè)人覺(jué)得還是要?dú)w一化比較好。同時(shí),對(duì)于這些相差幾個(gè)數(shù)量級(jí)的測(cè)試數(shù)據(jù)集,其程序收斂明顯得不到保證。針對(duì)我的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),當(dāng)歸一化后,其程序收斂明顯加快?磥(lái),歸一化還是有好的一方面,但也有不足的一方面(如Go_home 所說(shuō))。 |
銀蟲(chóng) (正式寫手)
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