在支持向量机(SVM)算法中,超参数调整是一个关键步骤,它可以帮助我们优化模型的性能。其中,C和Gamma参数是两个最重要的超参数。在本文中,我们将详细讨论这两个参数的作用和如何进行调整。 首先,让我们了解C参数。C参数在SVM中被称为正则化参数,它控制模型的复杂度。C值越大,模型的复杂度越高,对训练数据的拟合能...
mlrMBO是一个用于贝叶斯优化的R语言包,用于自动调整机器学习模型的超参数。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归问题。 在ml...
属于分类问题；若正确结果是定量的，属于回归问题。 无监督学习：在没有正确结果指导下的学习方式，例如：聚类分析、降维处理等 支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器，这族分类器 ...