本文将介绍SVM常用的核函数。 1. 线性核函数 线性核函数是最简单的核函数,它将数据映射到原始特征空间中,不进行任何变换。线性核函数适用于数据线性可分的情况,它的计算速度快,但对于非线性可分的数据效果不佳。 2. 多项式核函数 多项式核函数将数据映射到高维空间中,通过多项式函数来实现非线性变换。多项式核函数...
在前面有这么一句话“支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。”但初次看到的读者可能并不了解什么是结构化风险,什么又是经验风险。要...
关于SVM如何选用核函数,下列说法正确的是:()A.高斯核和tanh核都属于非线性核,而且高斯核还可以把原始维度映射到无穷多维B.非线性核主要用于线性不可分以及特征数较
1. SVM⽅法中⽀持平⾯上把两类类别分别分开来的超平⾯的向量点称作⽀撑向量 2. K-medoids算法不通过计算簇中所有样本的平均值得到簇的中⼼，⽽是通过选取原有样本中的样本点作为代表对象代表这个簇。3. 函数的梯度⽅向是函数变化最快的⽅向 4. 信息增益表⽰得知特征X信息⽽使得类Y的信息不...
不平衡类别支持向量机 优点: 专门设计用于处理类别不平衡问题。 通过调整类别权重来平衡不同类别的影响。 缺点: 需要调整权重参数。 对于极不平衡的数据集,可能需要其他方法来处理。 选择适当的支持向量机算法通常取决于数据的性质、问题的要求以及计算资源的可用性。SVM通常在小到中等规模的数据集上表现出色,但在大规...
C.径向基核函数D.Sigmoid核函数答:B57.下列属于无监督学习的是()A. k-meansB. SVMC. 最大熵D. CRF 答:C,每次决策时选择分类效果最好的 无监督学习:学习过程中使用的样例不包含输入/输出对,学习的任务是理解数据产生的过程。典型的非监督学习例子是聚类,类别的数量,名称,事先全都没有确定,由计算机...
在使用机器学习算法时,总有一些难搞的超参数。例如权重衰减大小,高斯核宽度等等。算法不会设置这些参数,而是需要你去设置它们的值。设置的值对结果产生较大影响。常见设置超参数的做法有: 1. 猜测和检查:根据经验或直觉,选择参数,一直迭代。 2. 网格搜索:让计算机尝试在一定范围内均匀分布的一组...
A)SVM B)随机森林 C)隐马尔可夫模型HMM D)逻辑回归 7.[单选题]以下哪个度量属于数据散度的描述?() A)均值 B)中位数 题卷231/1 试卷科目: C)标准差 D)众数 8.[单选题]假设你有5个大小为7x7、边界值为0的卷积核,同时卷积神经网络第一层的深度为1。此时如果你向这一层传 ...
九、ChatGPT4助力支持向量机(SVM)近红外光谱分析 1、SVM的基本原理(什么是经验误差最小和结构误差最小?SVM的本质是解决什么问题?SVM的四种典型结构是什么?核函数的作用是什么?什么是支持向量?) 2、SVM扩展知识(如何解决多分类问题?SVM的启发:样本重要...
上述的距离计算公式都是基于样本-样本 之间的简单距离计算,当引入了核方法进行映射之后还会有一些相应的更复杂的距离计算方法,除此之外,迁移学习中的样本群体,即不同数据集之间的分布的距离的计算也是一大块儿内容,面试的时候应该不会问的太复杂,这里...