SVM核函数的选择
参考回答：
当样本的特征很多且维数很高时可考虑用SVM的线性核函数。当样本的数量较多,特征较少时,一般手动进行特征的组合再使用SVM的线性核函数。当样本维度不高且数量较少时,且不知道该用什么核函数时一般优先使用高斯核函数,因为高斯核函数为一种局部性较强的核函数,无论对于大样本还是小样本均有较好的性能且相对于多项式核函数有较少的参数。
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本文向大家介绍SVM所有核函数的了解应用，SVM的损失函数相关面试题，主要包含被问及SVM所有核函数的了解应用，SVM的损失函数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： SVM核函数： 1 核函数本质 核函数的本质可以概括为如下三点： 1）实际应用中，常常遇到线性不可分的情况。针对这种情况，常用做法是把样例特征映射到高维空间中，转化为线性可分问题。 2）将样例特征映射到高维空间，可能
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本文向大家介绍SVM的损失函数相关面试题，主要包含被问及SVM的损失函数时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答：
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在线性回归原理小结中，我们讲到了如何将多项式回归转化为线性回归。 比如一个只有两个特征的p次方多项式回归的模型： $$ h_theta(x_1, x_2) = theta_0 + theta_{1}x_1 + theta_{2}x_{2} + theta_{3}x_1{2} + theta_{4}x_2{2} + theta_{5}x_{1}x_2 $$ 我们令$$x_0 = 1, x_1 = x
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一、核函数的引入 问题1： SVM显然是线性分类器，但数据如果根本就线性不可分怎么办？ 解决方案1： 数据在原始空间（称为输入空间）线性不可分，但是映射到高维空间（称为特征空间）后很可能就线性可分了。 问题2： 映射到高维空间同时带来一个问题：在高维空间上求解一个带约束的优化问题显然比在低维空间上计算量要大得多，这就是所谓的“维数灾难”。 解决方案2： 于是就引入了“核函数”，核函数的价值在于它虽
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本文向大家介绍核函数的作用相关面试题，主要包含被问及核函数的作用时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 核函数隐含着一个从低维空间到高维空间的映射,这个映射可以把低维空间中线性不可分的两类点变成线性可分的。
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我发现了几个与此相关的问题，但没有人解决我的疑问。特别是，这个问题的两个答案让我更加困惑。 我在一组特征之上训练一个线性支持向量机，这些特征是由图像产生的卷积神经网络特征。例如，像往常一样，我有一个3500x4096的矩阵，行上有示例，列上有特征。 我想知道如何在馈送SVM之前正确标准化/规范化此矩阵。我看到两种方法（使用skLearning）： > 标准化特征。它导致具有0均值和酉std的特征。