svm(支持向量机),某个例子分类错误,如何反推查找分类错误得原因?
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/20 23:40:58
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一般来讲这种工作没太大意义,而且知道了原因也基本解决不了.
要很粗略的知道它怎么分错,首先找到样本核映射以后的中间变量,然后查看这个样本升维以后是否线性可分(一般来讲这个变量是高维,不能绘图,所以要有非常的耐心),如果是一个完全线性不可分的点,那就可以归为核函数的错,如果它线性可分,但是由于不敏感区过大或者过小导致决策函数偏离,那就可以归为损失函数的问题.但是这两者如果人为调整或者修正,往往会带来更多的样本分错.
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什么是支持向量机(SVM)?其本质原理是什么?
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train the proposed SVM model的意思A total of 630 training datasets are used to train the proposed SVM model.SVM是支持向量机的意思,这里train解释为什么比较好,训练好像不太确切
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