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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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