SVM的核函式如何選取?
在我的工作中,最常用的是Linear核與RBF核。 1. Linear核:主要用於線性可分的情形。引數少,速度快,對於一般資料,分類效果已經很理想了。 2. RBF核:主要用於線性不可分的情形。引數多,分類結果非常依賴於引數。有很多人是通過訓練資料的交叉驗證來尋找合適的引數,不過這個過程比較耗時。我個人的體會是:使用libsvm,預設引數,RBF核比Linear核效果稍差。通過進行大量引數的嘗試,一般能找到比linear核更好的效果。
至於到底該採用哪種核,要根據具體問題,有的資料是線性可分的,有的不可分,需要多嘗試不同核不同引數。如果特徵的提取的好,包含的資訊量足夠大,很多問題都是線性可分的。當然,如果有足夠的時間去尋找RBF核引數,應該能達到更好的效果。
相關推薦
16 SVM - 程式碼案例三 - 不同SVM核函式效果比較
SVM的章節已經講完,具體內容請參考:《01 SVM - 大綱》 《14 SVM - 程式碼案例一 - 鳶尾花資料SVM分類》《15 SVM - 程式碼案例二 - 鳶尾花資料不同分類器效果比較》 常規操作: 1、標頭檔案引入SVM相關的包2、防止中文亂碼3、讀取資料4、資料分割訓練集和測試集 6:4
svm核函式的理解和選擇
特徵空間的隱式對映:核函式 咱們首先給出核函式的來頭:在上文中,我們已經瞭解到了SVM處理線性可分的情況,而對於非線性的情況,SVM 的處理方法是選擇一個核函式 κ(⋅,⋅) ,通過將資料對映到高維空間,來解決在原始空間中線性不可分的問題。 此外,因為訓練樣
【機器學習】SVM核函式的計算
J=∑iαi−12∑i∑jαiαjdidjk(xi)Tk(xj)=∑iαi−12∑i∑jαiαjdidjK(xi,xj)subjectto∑αidi=0,0≤αi≤C 在優化好αi拉格朗日量後,我們得
【模式識別】SVM核函式
以下是幾種常用的核函式表示:線性核(Linear Kernel)多項式核(Polynomial Kernel)徑向基核函式(Radial Basis Function)也叫高斯核(Gaussian Kernel),因為可以看成如下核函式的領一個種形式:徑向基函式是指取值僅僅依
SVM核函式的分類
1、經常使用的核函式 核函式的定義並不困難,根據泛函的有關理論,只要一種函式 K( xi, xj) 滿足Mercer條件,它就對應某一變換空間的內積.對於判斷哪些函式是核函式到目前為止也取得了重要的突破,得到Mercer定理和以下常用的核函式型別:(1)線性核函式 K( x, xi) = x ⋅ xi(2)多
支援向量機SVM核函式的選擇(七)
支援向量機是建立在統計學習理論基礎之上的新一代機器學習演算法,支援向量機的優勢主要體現在解決線性不可分問題,它通過引入核函式,巧妙地解決了在高維空間中的內積運算,從而很好地解決了非線性分類問題。要構造出一個具有良好效能的SVM,核函式的選擇是關鍵也是最重要的一步.通常來講
選擇支援向量機(SVM)核函式
SVM核函式通常有四種: 1. Linear 2. Polynomial 3. Gaussian (RBF) 4. Sigmoid/Logistic 不知為何,RBF最常用一般情況下,給定隨意的資料集,你不知道該用什麼樣的核函式,通常先用簡單的對映方式,然後再一步步的複雜化。如果資料集是線性可分的,用line
支援向量機SVM核函式分析
核函式描述和分析考慮在”迴歸和梯度下降“中“線性迴歸”中提出的問題,特徵是房子的面積x,這裡的x是實數,結果y是房子的價格。假設我們從樣本點的分佈中看到x和y符合3次曲線,那麼我們希望使用x的三次多項式來逼近這些樣本點。那麼首先需要將特徵x擴充套件到三維,然後尋找特徵和結果之
機器學習實戰-之SVM核函式與案例
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徵空間能夠將樣本劃分。 事實上,在做任務中,我們並不知道什麼樣的核函式是合適的。但是核函式的選擇卻
常用SVM核函式
以下是幾種常用的核函式表示:線性核(Linear Kernel)多項式核(Polynomial Kernel)徑向基核函式(Radial Basis Function)也叫高斯核(Gaussian Kernel),因為可以看成如下核函式的領一個種形式:徑向基函式是指取值僅僅依
Kernel SVM (核函式支援向量機)
1. SVM 目標函式及約束條件 SVM 的介紹及數學推導參考:我的CSDN,此處直接跳過,直接給出 SVM 的目標函式和約束條件: minw,b12wTws.t.yn(wTxn+b)≥1,n=1,..N 2. 對偶形式 SVM 目標函式 對偶形
Python機器學習筆記:SVM(2)——SVM核函式
上一節我學習了完整的SVM過程,下面繼續對核函式進行詳細學習,具體的參考連結都在上一篇文章中,SVM四篇筆記連結為: Python機器學習筆記:SVM(1)——SVM概述 Python機器學習筆記:SVM(2)——SVM核函式 Python機器學習筆記:SVM(3)——證明SVM Python機器學習筆記
SVM的核函式如何選取?
在我的工作中,最常用的是Linear核與RBF核。 1. Linear核:主要用於線性可分的情形。引數少,速度快,對於一般資料,分類效果已經很理想了。 2. RBF核:主要用於線性不可分的情形。引數多,分類結果非常依賴於引數。有很多人是通過訓練資料的交叉驗證來尋找合適的引數,
多分類SVM的應用核函式的選取及程式碼示例
一、應用SVM的關鍵在於核函式的選用,常用於影象處理的核函式主要有三個:linear(線性核), rbf(徑向基函式),polynomial(多項式核)。 核函式的選用:針對不同的特徵向量型別選用不同的核函式,簡單選用核函式的方法就是: 1、linear:針對的是高維特徵
SVM的常見核函式及其選取
核函式的數學要求 核函式有嚴格的數學要求,所以設計一個核函式是很困難的。K(x,z)是正定核的充要條件是:K(x,z)對應的Gram矩陣實半正定矩陣。 Gram矩陣:矩陣對應點的內積。KTK, KK
3. 支援向量機(SVM)核函式
1. 前言 之前介紹了SVM的原理和SVM的軟間隔,它們已經可以很好的解決有異常點的線性迴歸問題,但是如果本身是非線性的問題,目前來看SVM還是無法很好的解決的。所以本文介紹SVM的核函式技術,能夠順利的解決非線性的問題。 2. 多項式迴歸 在線性迴歸一節中我們有介紹線性迴歸解決非線性的一個方法就是多項
基於sciket-learn實現SVM與核函式
支撐向量機(SVM)既可以用來解決分類問題,也可以解決迴歸問題,較多應用於解決分類問題,SVM嘗試尋找一個最優的角色邊界,距離兩個類別最近的樣本最遠,擁有較好的泛化能力。 下面從程式碼的角度一步步的來理解SVM 先引入常用類庫,匯入鳶尾花資料集,取兩個特徵 import numpy as
SVM支援向量機系列理論(五)SVM中幾種核函式的對比
核函式可以代表輸入特徵之間特殊的相似性。 5.1 線性核 形式: K(x,x′)=xTx′ K ( x ,
SVM支援向量機系列理論(三) 非線性支援向量機與核函式技巧
3.1 核技巧解決非線性SVM 3.1.1 非線性SVM解決思路 3.1.2 核技巧下SVM 3.2 Mercer核
svm常用核函式及選擇核函式的方法
SVM核函式的選擇對於其效能的表現有至關重要的作用,尤其是針對那些線性不可分的資料,因此核函式的選擇在SVM演算法中就顯得至關重要。對於核技巧我們知道,其目的是希望通過將輸入空間內線性不可分的資料對映到一個高緯的特徵空間內使得資料在特徵空間內是可分的,我們定義這種對映為ϕ(x