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

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

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。...

支持向量机训练

答：设置PSO初始参数，进行C/σ2参数寻优，其中，学习因子c1＝c2＝2，粒子群个数为30，收敛因子K＝0.729，初始位置权值为1，迭代最大时的惯性权值为1，最大速度为2，惩罚因子范围［2＾0.1，...

分类II-神经网络和支持向量机

答：gamma函数决定分离超平面的形状，默认为数据维度的倒数，提高它的值通常会增加支持向量的数量。考虑到成本函数，默认值通常为1，此时正则项也是常数，正则项越大，边界越小。两幅图的比较说明，惩罚因子有较大影响。扩展 除了...

预测模型建立

答：惩罚因子C为正常数,惩罚因子C决定了对超出误差ε的样本惩罚程度。从结构风险的角度考虑,C值取得过大,问题倾向于经验最小,忽略对结构复杂程度的考虑;反之则更多地考虑了问题的复杂程度,忽略了经验数据的作用。因此可以说,C是支持向量机回...

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...

遥感图像分类中,支持向量机分类的原理是什么?

答：支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。建立方向合适的分隔超平面使两个与之平行的超平面间的距离最大化。其假定为，平行...

支持向量机学习算法

答：支持向量机学习算法主要有以下五种：（1）获取学习样本（xi，yi），i=1，2…，其中xi∈Rn，y∈任 ｛1，-1｝l，对样本进行预处理；（2）选择进行非线性变换的核函数及对错分（误差）进行惩罚的惩罚因子c；（3）形成...

为什么支持向量机可以理解为最宽大街法

答：支持向量机可以理解为最宽大街法的原因如下：支持向量机是1992年由Bell实验室的vladimir Vapnik和他的同事首次提出的。然而，许多人并不知道支持向量机的基础知识早在20世纪60年代他在莫斯科大学的博士论文中就已经开发出来了。...