百度试题 结果1 题目支持向量机(SVM)中的代价参数C表示什么?() A. 交叉验证的次数 B. 用到的核函数 C. 在分类准确性和模型复杂度之间的权衡 D. 以上都不对 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
gamma是你选择径向基函数作为kernel后该函数自带的一个参数结果一 题目 支持向量机(SVM)中的参数C和gamma代表什么含义呢? 答案 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.相关推...
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...
支持向量机(SVM)中的代价参数C表示什么?() A、交叉验证的次数 B、用到的核函数 C、在分类准确性和模型复杂度之间的权衡 D、以上都不对 查看答案
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力越强。但是,如果C值过大,模型可能会过于复杂,导致过拟合现象,即在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现不佳。因此,在实际应用中,我们需要通过交叉验证等方法来找到最佳的C值。 接下来...
在机器学习领域,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种广泛应用的分类和回归分析方法。SVM的核心在于找到能够最大化边际的超平面,从而实现数据的有效分类。在SVM的训练过程中,C参数是一个关键因素,它决定了模型对误分类的容忍程度。以下是关于SVM中C参数选择的详细介绍。
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
Grid Search是用在Libsvm中的参数搜索方法。很容易理解:就是在C,gamma组成的二维参数矩阵中,依次实验每一对参数的效果。 使用grid Search虽然比较简单,而且看起来很naïve。但是他确实有两个优点: 可以得到全局最优 (C,gamma)相互独立,便于并行化进行
11.SVM中的代价参数表示：A．交叉验证的次数 B．使用的核 C．误分类与模型复杂性之间的平衡 D．以上...
SVM是一种"宽边界"分类器,通过寻找分类中最宽边界来分割两类,因此SVM又被称为大间隔分类器。 和逻辑回归相比较: 若y=1, 则\theta^Tx>=1 y=0, 则\theta^Tx^{(i)}<=-1 如果C非常大,则最小化代价函数的时候,我们将会很希望找到一个使第一项为0的最优解。因此,让我们尝试在代价项的第一项为0的...