支持向量机(SVM)中的参数C和gamma代表什么含义呢?

~ C惩罚系数
说对误差宽容度
值越高说明越能容忍出现误差
gamma选择径向基函数作kernel该函数自带参数隐含地决定了数据映射新特征空间分布

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惩罚系数 说对误差宽容度 值越高说明越能容忍出现误差 gamma选择径向基函数作kernel该函数自带参数隐含地决定了数据映射新特征空间分布

参数的选择

答：在支持向量机方法中，要选择的参数主要有惩罚系数C、核函数参数g和不敏感损失函数参数ε。对于C和核函数参数g的选择可采用交叉验证（crossvalidation）和网格搜索（gride searching）方法，这样可以选择符合实际情况的最优参数。径向基核函数为：基坑降水工程的环境效应与评价方法 其中σ为径向基函数的宽度，...

SVM中的c和g是哪个公式里的?

答：c是惩罚系数，g是核函数半径

支持向量机分类方法的优缺点

答：所以矩阵阶数很大时将耗费大量的机器内存和运算时间。2）经典的SVM只给出二分类的算法，而在数据挖掘中，一般要解决多分类的分类问题，而支持向量机对于多分类问题解决效果并不理想。3）现在常用的SVM理论都是使用固定惩罚系数C，但是正负样本的两种错误造成的损失是不一样的。

svm方法缺点

答：1.核支持向量机是非常强大的模型，在各种数据集上的表现都很好。svm允许决策边界很复杂，即使数据只有几个特征。它在低维数据和高维数据（即很少特征和很多特征）上都表现都很好，但对样本个数的缩放表现不好。在有多达10000个样本的数据上运行svm可能表现良好，但如果数据量达到100000甚至更大，在运行...

数据挖掘-支持向量机

答：支持向量机(support vector machine,SVM)是一种出色的分类技术,也可以用于回归分析(SVR)。这种技术可以很好的应用于高维数据,避免维度灾难等问题。 SVM有一个特点就是使用训练集中的一个子集来表示决策边界,该子集称作 支持向量。 SVM的核心目标是找到分类中的最大边缘超平面,让其作为决策边界,那么什么是最大边缘超平...

机器学习的超参数是什么

答：自从接触了机器学习后，在很多地方如书籍和文献中经常会看到有一类参数叫超参数（hyperparameter），其中提超参数最多的地方是在支持向量机（SVM）和深度学习（Deep Learning）中，比如支持向量机中的松弛因子：上式中的C就是松弛因子，这个参数在支持向量机中不像参数W那样，可以通过优化学习得到。还有深度...

SVM常考细节

答：SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大是它有别于感知机）（1）当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机；（2）当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性...

SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解(附MATLAB程序)

答：深入解析支持向量机(SVM)：理论推导与MATLAB实践 SVM作为强大的机器学习工具，凭借其严格的数学基础和在小样本、非线性高维模式识别中的卓越表现脱颖而出。它通过引入松弛变量和巧妙的核函数，巧妙地处理非线性问题，即使在数据维度过高时也能保持高效性。SVM以统计学习理论为基石，旨在寻找模型复杂性和泛化...