如何正確對SVM核函數的選擇提升向量機性能
在現實任務中，原始樣本空間中可能不存在這樣可以將樣本正確分為兩類的超平面，但是我們知道如果原始空間的維數是有限的，也就是說屬性數是有限的，則一定存在一個高維特征空間能夠將樣本劃分。
事實上，在做任務中，我們并不知道什么樣的核函數是合適的。但是核函數的選擇卻對支持向量機的性能有著至關重要的作用。如果核函數選擇不合適，則意味著樣本映射到一個不合適的特征空間，這樣就有可能導致性能不佳。故“核函數選擇”是非常重要的一項任務。
對于線性數據集的分類來說，我們當然會選擇線性核函數。但如果要分割非線性數據集，我們該如何做呢？答案是，我們可以改變損失函數中的核函數。我們今天就以高斯核函數來進行案例說明：
聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規問題，請聯系本站處理。
舉報投訴
-
向量機
+關注
關注
0文章
166瀏覽量
21173 -
核函數
+關注
關注
0文章
4瀏覽量
7330 -
深度學習
+關注
關注
73文章
5557瀏覽量
122580
原文標題：機器學習之SVM核函數與案例
文章出處：【微信號：AI_class_vip，微信公眾號：人工智能學研社】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
發布評論請先 登錄
相關推薦
熱點推薦
RISC-V架構下的編譯器自動向量化
進迭時空專注于研發基于RISC-V的高性能新AICPU，對于充分發揮CPU核的性能而言，編譯器是不可或缺的一環，而在AI時代，毫無疑問向量算力將發揮越來越重要的作用。進迭時空非常重視R
快手上線鴻蒙應用高性能解決方案：數據反序列化性能提升90%
近日，快手在Gitee平臺上線了鴻蒙應用性能優化解決方案“QuickTransformer”，該方案針對鴻蒙應用開發中廣泛使用的三方庫“class-transformer”進行了深度優化，有效提升
發表于 05-15 10:01
如何優化 Mathematica 代碼性能
，使用 Total 、 Sum 、 Max 、 Min 等內置函數而不是循環。 3. 向量化操作 向量化可以顯著提高性能，因為它允許 Mathematica 利用底層優化和并行處理
BNC插座使用技巧：提升信號傳輸性能的秘訣
的使用技巧，幫助用戶提升信號傳輸性能。
正確的安裝和固定是確保BNC插座性能的基礎。首先，應選擇合適的安裝位置，避免插座受到機械應力或振動
如何提升漆包線的導電性能
提升漆包線導電性能的方法 1. 選擇合適的導體材料 導體材料的選擇對漆包線的導電性能有著直接的影響。銅和鋁是最常見的導體材料，它們各有優缺點
汽車制動系統如何提升剎車性能
性能，可以選擇高性能的陶瓷剎車片，其摩擦系數更高，能提供更強的制動力。 剎車盤 ： 升級改裝熱處理高碳剎車盤或碳陶瓷剎車盤。碳陶瓷剎車盤具有重量輕、熱衰退性能好、耐用性久等特點，能顯著
英偉達推出歸一化Transformer，革命性提升LLM訓練速度
了新的突破。 相較于傳統的Transformer架構，nGPT在保持原有精度的同時，直接將大型語言模型(LLM)的訓練速度提升了高達20倍。這一顯著的性能提升，無疑將極大地推動AI技術的發展和應用。 在nGPT中，所有的
MOS管如何正確選擇？
在現代電子電路中，MOS管(金屬氧化物半導體場效應晶體管)因其低功耗、高輸入阻抗和易于集成等優點，被廣泛應用于各種電子設備中。然而，正確選擇MOS管對于確保電路的性能和可靠性至關重要。本文將詳細介紹
高斯卷積核函數在圖像采樣中的意義
高斯卷積核函數在圖像采樣中的意義主要體現在以下幾個方面： 1. 平滑處理與去噪 平滑圖像 ：高斯卷積核函數通過其權重分布特性，即中心像素點權重最高，周圍像素點權重逐漸降低，實現了對圖像
高斯濾波的卷積核怎么確定
高斯濾波的卷積核確定主要依賴于高斯函數的特性以及圖像處理的具體需求。以下是確定高斯濾波卷積核的幾個關鍵步驟： 一、確定卷積核的大小 卷積核形
工商網監
評論