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我有一个大约 2000 维的特征向量。都是直方图特征。
我不知道在我的情况下哪个有效:将 SVM 与 RBF 核或卡方核应用?
你能建议我在我的情况下有效的内核吗?
最佳答案
一般来说,卡方和交集内核最适合直方图风格的特征向量。然而,结果通常会因数据、直方图归一化、内核参数等而异。因此,选择内核类型、SVM 和内核参数的最佳方法是使用交叉验证凭经验进行。
另外,仅供引用,仅当内核是线性的时,svm 才是线性的。使用卡方、交集、RBF 和多项式内核,svm 将不再是线性的。
关于image-processing - 带有卡方核的线性 svm 与 rbf 核,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12779190/
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我是数据科学领域的新手,我知道如何使用 sklearn 库以及如何自定义 RBF 内核,但我想从头开始实现 SVM-RBF 内核以用于学习目的以及如何在不使用的情况下手动实现拟合和预测sklearn
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非常类似于RBF interpolation fails: LinAlgError: singular matrix但我认为问题不同,因为我没有重复的坐标。 玩具示例: import numpy as
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我使用 scipy.interpolate 插值数据集,它给出了热图(z 值作为 x、y 的函数): rbf = scipy.interpolate.Rbf(x, y, z, function='cu
我是一名优秀的程序员,十分优秀!