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machine-learning - RBF 和 SVM 多项式内核的参数选择 - 两个内核的最佳 'c'(成本参数)是否相同?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:56:29 25 4
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我读到成本参数与使用的内核无关,并且取决于训练数据。在执行 RBF 参数选择后,我得到了“c”和 Gamma“g”的最佳组合。那么我可以对多项式内核使用相同的“c”并确定一个好的次数“d”吗?或者,如果我开始重新网格搜索“c”和“d”,我可以做得更好吗?

最佳答案

你可以做得更好。更改内核会改变解决方案的类型,SVM 可以找到以及它可能会在多大程度上过度拟合您的数据,因此您需要一个新的 C。尽管如果您使用高次多项式,保留旧的 C 可能是可以接受的猜测。

关于machine-learning - RBF 和 SVM 多项式内核的参数选择 - 两个内核的最佳 'c'(成本参数)是否相同?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26035440/

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