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怎么理解支持向量机中的惩罚因子的理解 matlab的支持向量机怎么加惩罚系数

2024-03-28m.verywind.com
支持向量机惩罚因子的选择对结果的影响大不大?~

因为Xn,Xn+1均大于0,而Xn+1的表达式中比Xn的表达式多一项,且每一项都为正数。
如果Xn+1>Xn,则Xn+1的表达式每一项都大于Xn表达式中对应次数的项,且Xn+1还多了最后一项,因此两个等式不可能同时等于1.
同理Xn+1=Xn,因为Xn+1表达式最后多一正项,两个表达式也不可能同时等于1。
因此只能有Xn+1<Xn,即 Xn+1-Xn<0.
这个步骤是不要证明的,只要你列出那两个式子,说明一下Xn,Xn+1均大于0,这个结论可以直接得出的。如果要写证明过程用上述的反证法就行。

由两事件的加法公式:P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)
可知:P(AB)=P(A)+P(B)-P(A+B)。
当A+B取到最大,即取整个样本空间时,P(A+B)达到最大(等于1),此时P(AB)取到最小值=0.7+0.5-1=0.2;
当B真包含于A时,P(A+B)达到最小 (P(A+B)=P(A)=0.7),此时P(AB)取到最大值=0.7+0.5-0.7=0.5;
所以,P(AB)的变化范围是 0.2---0.5

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。

  • 怎么理解支持向量机中的惩罚因子的理解
  • 答: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。

  • 支持向量机(SVM)中的参数C和gamma代表什么含义呢?
  • 答:C是惩罚系数,理解为调节优化方向中两个指标(间隔大小,分类准确度)偏好的权重,即对误差的宽容度,C越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合,C越小,容易欠拟合,C过大或过小,泛化能力变差。gamma是选择RBF函数作为ke...

  • 参数的选择
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  • 支持向量机原理讲解(一)
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  • 分类II-神经网络和支持向量机
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  • 支持向量机训练
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  • 支持向量机学习算法
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  • 人工智能之模式识别|北京理工大学|Mooc|笔记|更新中
  • 答:C为惩罚因子,表示对分类器中存在异常点的容忍程度。C越小,松弛变量的存在对整体优化过程的影响越小,对异常点的容忍度越高。如果C取0,约束条件被破坏。 软间隔的支持向量机:使用松弛变量和惩罚因子的支持向量机 采用——广义线性化(...

  • 预测原理
  • 答:例如,在神经网络中,可以根据问题和样本的具体情况来选择不同的网络结构(对应不同的VC维),然后进行经验风险最小化。 (三)支持向量机理论[10~14] 1.支持向量机基本思想 支持向量机(support vector machines,SVM)是Vladimir N.Vapnik...

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