支持向量机(SVM)中的参数C和gamma代表什么含义呢？

~

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，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的个数影响训练与预测的速度。

扩展资料：

1、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

2、SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法进行非线性分类，是常见的核学习方法之一。

svm支持向量机原理

答：svm支持向量机原理 SVM简介 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性...

支持向量机(SVM)基本原理

答：对于非线性的情况,SVM 的处理方法是选择一个核函数 κ(⋅,⋅) ,通过将数据映射到高维空间,来解决在原始空间中线性不可分的问题。 具体来说,在线性不可分的情况下,支持向量机首先在低维空间中完成计算,然后通过核函数将输入空间...

第6章 支持向量机

答：“ 最大间隔 ”的划分超平面条件:满足式(6.3)中对参数w和b,使得 最大,即: 可改写为(支持向量机 SVM的基本型 ): 对 凸二次规划 问题使用 拉格朗日乘子法 可得到对偶问题,具体是对每条约束 添加拉格朗日乘子 0, 从而得出拉格朗日函...

什么是支持向量机(SVM)以及它的用途?

答：SVM - support vector machine, 俗称支持向量机，为一种supervised learning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer...

支持向量机分类法

答：支持向量机就是找到n维空间中由g（x）＝w·x＋b定义的线性判定函数。分类超平面（OSH）方程如下：高光谱遥感影像信息提取技术 假如矢量w和尺度b能够确定的话，判定函数式（2.5）和式（2.6）能够被满足，则这些训练的模式...

1000个特征7个类别MATLAB中SVM得训练多久

答：5 ） 采⽤最佳参数 C 与 g 对整个训练集进⾏训练获取⽀持向量机模型 svmtrain –c x –g x –v x training_set_file [model_file]x 为上述得到的最优参数 c 和 g 的值， v 的值&#...

支持向量机(SVM)

答：支持向量机(support vector machine),故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机也被称为最大边...

支持向量机

答：支持向量机是个强大的工具，不过它的计算和存储空间要求也会随着要训练向量的数目增加而快速增加。 SVM的核心是一个二次规划问题，是将支持向量和训练数据的其余部分分离开来。一般情况下复杂度为 ~ 。惩罚系数C的...

支持向量机

答：如果超平面参数 成比例地改变(超平面没有改变),函数间隔也成比例改变,而几何间隔不变。 支持向量机的基本想法是求解能够正确分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。对线性可分的训练数据集而言,线性可分分离超平面有无穷多个(等价于...

支持向量机中惩罚系数和不敏感系数在模型中具体该怎么理解?

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。