有哪些方法可以优化支持向量机SVM的参数？ 如何用遗传算法优化svm的参数

svm怎样找最优参数~

默认的就是 -t 2参数。 就是给RBF参数寻优的~没有给其他核函数寻优。

Chinese:
Options：可用的选项即表示的涵义如下
　　-s svm类型：SVM设置类型(默认0)
　　0 -- C-SVC
　　1 --v-SVC
　　2 – 一类SVM
　　3 -- e -SVR
　　4 -- v-SVR
　　-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)
　　0 – 线性：u'v
　　1 – 多项式：(r*u'v + coef0)^degree
　　2 – RBF函数：exp(-r|u-v|^2)
　　3 –sigmoid：tanh(r*u'v + coef0)
　　-d degree：核函数中的degree设置(针对多项式核函数)(默认3)
　　-g r(gama)：核函数中的gamma函数设置(针对多项式/rbf/sigmoid核函数)(默认1/ k)
　　-r coef0：核函数中的coef0设置(针对多项式/sigmoid核函数)((默认0)
　　-c cost：设置C-SVC，e -SVR和v-SVR的参数(损失函数)(默认1)
　　-n nu：设置v-SVC，一类SVM和v- SVR的参数(默认0.5)
　　-p p：设置e -SVR 中损失函数p的值(默认0.1)
　　-m cachesize：设置cache内存大小，以MB为单位(默认40)
　　-e eps：设置允许的终止判据(默认0.001)
　　-h shrinking：是否使用启发式，0或1(默认1)
　　-wi weight：设置第几类的参数C为weight*C(C-SVC中的C)(默认1)
　　-v n: n-fold交互检验模式，n为fold的个数，必须大于等于2
　　其中-g选项中的k是指输入数据中的属性数。option -v 随机地将数据剖分为n部分并计算交互检验准确度和均方根误差。以上这些参数设置可以按照SVM的类型和核函数所支持的参数进行任意组合，如果设置的参数在函数或SVM类型中没有也不会产生影响，程序不会接受该参数；如果应有的参数设置不正确，参数将采用默认值。

将下属两个目标函数分别保存在两个m文件中 function f1=func1(x) %第一目标函数 f1=x(:,1).*x(:,1)./4+x(:,2).*x(:,2)./4; function f2=func2(x) %第二目标函数 f2=x(:,1).*(1-x(:,2))+10; function GA() clear;clc;close all NIND=100; %个体数...

遗传算法 ，差分进化，粒子群，蚁群，模拟退火，人工鱼群，蜂群，果蝇优化等都可以优化svm参数

其实，真正在实际用的时候，还是径向基核函数用的比较多，所以里面的问题就归结于核函数参数delta的优化，具体的方法很多，就如楼上哥们所说的，之前我也做过有关核函数参数优化的一点研究。。。。

流形优化方法适用于哪些领域?

答：首先，流形优化方法在机器学习和模式识别中得到了广泛应用。例如，它可以用于支持向量机（SVM）的参数优化，以提高分类性能。此外，流形优化方法还可以用于聚类分析、特征提取和降维等任务。其次，流形优化方法在信号处理和通信领域...

svm 为什么要引入拉格朗日的优化方法

答：我们当然可以直接使用现成工具求解，但还有更为高效的方法，那就是使用拉格朗日乘子法将原问题转化为对偶问题求解。具体做法是：（1）将约束融入目标函数中，得到拉格朗日函数；（2）然后对模型参数w和b求偏导，并令之为零；...

鲸鱼优化支持向量机最佳适应度达不到100

答：鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）在应用于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）参数优化时，其最佳适应度不一定能达到100%。这是因为优化算法和机器学习模型都存在一定的局限性和不确定性。1. 算法本身...

支持向量机(三)——线性支持向量机

答：支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是监督学习中非常经典的算法。笔者主要参考学习的是李航老师《统计学习方法（第二版）》[1]和周志华老师的西瓜书《机器学习》[2]。一方面，线性可分支持向量机只适用于线性可分的训练...

svm算法对大规模数据集上的分类效果通常比较好

答：为了解决这个问题，可以使用一些正则化技术，如L1或L2正则化，或者使用支持向量集（Support Vector Set）等方法。计算复杂度：由于SVM在高维空间中进行计算，对于大规模数据集，计算复杂度可能会成为一个问题。对于这种情况，可以...

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...

...第13章的SVM参数优化用的是什么方法? 代码如下

答：这就是用的grid search的原理啊，定义好c g搜索的网格，然后一个个的试，取交叉验证精度最高的g c值作为寻优的参数结果

如何用Python实现支持向量机

答：看这个文章 blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011 机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现

支持向量机(SVM)——原理篇

答：支持向量机（support vectorQmachine，简称SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，其学习模型的策略是间隔最大化，可转化为一个求解凸二次规划的最优化问题。训练后的线性分类器模型...

支持向量机

答：支持向量机(Suport Vector Machine,常简称为SVM),是一个监督式学习的方式。支持向量机属于一般化线性分类器,这类分类器的特点是能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机机也被称为最大边缘区分类器。 蓝色和红色的线...