svm 同质核和非同质核哪个特征svm如何选择核函数更好

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-10-29 04:59 标签： svm核

一个低维不可分的问题进行转換成为高维可分得问题
如何解决这个线性不可分？转换成高维试试

案例（对比在支持向量机中会出现的知识点）

导入sklear,用其构造了一个数据集

在datasets模块中有samples_generator（数据点的生成器）我们可以去自己生成一些数据并对其定义各种结构

构造出一个隔离带(最小化 雷区)

有基本原理，首先去找一条线使得离这条线最近的样本点能够到这条线的距离越远越好

在sklearn下有一个svm模块，次模块中有SVC是支持向量机的一个分类器

绘图函数鈳直接当成模板运用
# 创建网格以评估模型 # 绘制决策边界和边距

支持向量机构造完成后，构造出了决策边界离决策边界最近的3个点，这三個点就是支持向量（support vectors）

边界上的点α值是非0的，非边界上的点α是等于0的

此处是将这三个点的坐标拿到手

支持向量对决策边界的构造产生叻影响其他的点都不影响，尝试对比一下验证这句话

·左边是60个点的结果右边是120个点的结果，但决策边界都一样

·无法用线进行分割，可以尝试高维核变换方法

此处核变换就相当于是让红色点往下黄色点往上，在中间切一?

在此处引入一个径向基函数

之前我们是线性的就表现为是一条直线。

·当C趋近于无穷大时意味着分类严格不能有错误

此时情况不好评估C大好还是C小好，需要通过交叉验证去尝試尝试在验证集中哪个效果高


γ值只会在RBF和函数中会使用

C值无论线性还是高斯都是可以的

上面两个部分展现了γ的值和C的值对模型的影响

作为运行中的支持向量机的示例，让我们看一下面部识别问题 我们将在“野生”数据集中使用“带标签的面孔”，该数据集由数千张各种公众人物的整理照片组成 Scikit-Learn内置了数据集的提取程序：


在此处画了一个图，如果预测对了用黑色表示，如果预测错了用红色表示

想知道一个人预测的对不对，横轴和纵轴都是人名主对角线就是把这个人预测正确了，非主对角线就是把横轴的人预测成了纵轴的人

支持向量机核函数的参数svm如何选擇核函数方法,支持向量机参数,多元向量值函数,向量值函数,平面向量与三角函数,向量函数,向量函数求导,支持向量机,main函数的两个参数,支持向量機导论

版权声明：本文为博主原创文章遵循 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明
0
0

授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里鈈积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！

#1024程序员节#活动勋章当日发布原创博客即可获得

授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发

我要回帖

更多关于 svm核 的文章

 

随机推荐