源码之家

  • 首页
  • 文章
  • 问答
  • 下载
您的位置: 首页  >  文章  >  [SVM]核函数的理解与选择

[SVM]核函数的理解与选择

分类: 文章 • 2024-08-25 12:20:16

可以参考《支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)》一书,写的很详细
一、核函数的理解
当分类问题面临线性不可分的情况时,需要把输入空间的维度增大,比如2维拓展到5维,此时输入的空间的内积<φ(x1),φ(x2)>φ表示低维向高维空间的映射,就可以直接用核函数的来代替。
二、核函数的选择

[SVM]核函数的理解与选择

相关推荐

  • python 实例 SVM SVR cv 核函数 LinearSVR、RBFSampler、 SGDRegressor和 Nystroem的使用
  • 机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择
  • 机器学习中的范数规则化之(二)核范数与规则项参数选择
  • scanf函数理解与\n(空白符的理解)
  • 机器学习入门学习笔记:(4.2)SVM的核函数和软间隔
  • 《深入理解C++11:C++ 11新特性解析与应用》——2.11 模板函数的默认模板参数
  • softmax与sigmoid函数的理解
  • 【深度学习】常见的代价函数的理解与选择
  • python 正则表达式的理解与应用(二)正则表达式的主要方法和函数
  • 伪随机序列与相关函数---钧桐肤浅而又消瘦的理解
  • UltraEdit脱机**工具
  • 手把手教你--安装mongoDB
    网站免责声明 网站地图 最新文章 用户隐私 版权申明
本站所有数据收集于网络,如果侵犯到您的权益,请联系网站进行下架处理。   

Copyright © 2018-2021   Powered By 源码之家    备案号:   粤ICP备20058927号