SVM核函数的选择
1. 核函数的选取 一般用线性核和高斯核，也就是Linear核与RBF核 需要注意的是需要对数据归一化处理，很多使用者忘了这个小细节 然后一般情况下RBF效果是不会差于Linear 但是时间上RBF会耗费更多，其他同学也解释过了 下面是吴恩达的见解： 1. 如果Feature的数量很大，跟样本数量差不多，这时候选用LR或者是Linear Kernel的SVM 2. 如果Feature的数量比较小，
相关文章
- 1. [SVM]核函数的理解与选择
- 2. SVM 的核函数选择和调参
- 3. 支持向量机SVM核函数的选择(七)
- 4. SVM核函数
- 5. SVM 核函数
- 6. SVM-核函数
- 7. SVM中核函数种类与选择（转）
- 8. 机器学习--svm不同核函数介绍及选择
- 9. SVM（3）核函数
- 10. SVM与核函数
- 更多相关文章...
- • XQuery 选择 和 过滤 - XQuery 教程
- • MySQL选择数据库（MySQL USE语句） - MySQL教程
- • TiDB 在摩拜单车在线数据业务的应用和实践
- • Flink 数据传输及反压详解
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. [SVM]核函数的理解与选择
- 2. SVM 的核函数选择和调参
- 3. 支持向量机SVM核函数的选择(七)
- 4. SVM核函数
- 5. SVM 核函数
- 6. SVM-核函数
- 7. SVM中核函数种类与选择（转）
- 8. 机器学习--svm不同核函数介绍及选择
- 9. SVM（3）核函数
- 10. SVM与核函数