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SVM有如下主要几个特点: (1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射; (2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的...

svm_predict的返回值就是结果,表示当前测试样本tempMat被分到哪个类,试试d=svm_predict(Age, tempMat) svm_predict_probability可以得到置信度,svm_get_labels是用来得到当前svm模型中所有类的标签的

amd处理器的SVM虚拟化功能 对虚拟机有用,没事就不用开了

下面的回答建立在你了解什么是svm的基础上。 显然,现实中很容易出现一个没办法把点严格区分的情况(这很容易,比如说加了点噪声进去)。那么如果我们任然想用svm处理这个问题,该怎么做,就想办法让svm能容忍这种错误,具体做法就是在目标函数...

C是惩罚系数 就是说你对误差的宽容度 这个值越高,说明你越不能容忍出现误差 gamma是你选择径向基函数作为kernel后,该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布。

SVM关键是选取核函数的类型,主要有线性内核,多项式内核,径向基内核(RBF),sigmoid核。 这些函数中应用最广的应该就是RBF核了,无论是小样本还是大样本,高维还是低维等情况,RBF核函数均适用,它相比其他的函数有一下优点: 1)RBF核函数可...

两个classifier到底哪个好?或许有人会说这样简单的判定哪个好哪个不好很幼稚,每一个classifier都有它的优缺点,但是看看CVPR每年的几百篇论文,这两个classifier的地位很难有任何其他的算法能比吧? 之前我一直以为SVM要比Adaboost在实际中更...

CvSVMParams::CvSVMParams() : svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0), gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0) SVM种类:CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2),其重要特征是它可以处...

SVM Support是安全虚拟机, 虚拟机(Virtual Machine)指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完全隔离环境中的完整计算机系统。 虚拟系统通过生成现有操作系统的全新虚拟镜像,它具有真实windows系统完全一样的功能,进入虚拟系统...

两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logistical loss,svm采用的是hinge loss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考虑support vect...

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