`OneClassSVM` 是一个无监督学习模型,它通常用于异常检测。它不需要标签信息,并且假设数据点都是正常的,只有一小部分数据点是异常的。 在`scikit-learn` 中,`OneClassSVM` 的参数包括: 1. **kernel**:核函数。可以是 'linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid' 中的一个。默认是 'rbf'。 2. **degree**...
oneclasssvm参数控制着分割超平面的位置和形状。 oneclasssvm参数有几个重要的属性。首先,我们需要指定一个核函数,该函数用于在特征空间中计算数据点之间的相似性。常见的核函数包括线性核、多项式核和高斯核。不同的核函数可以捕捉到不同的数据结构。 其次,我们需要设置一个参数nu,它控制着支持向量机的复杂度。较小...
另外，官方在新类别SGDOneClassSVM，加入了使用随机梯度下降方法，实例的One-Class SVM线上线性版本OneClassSVM。One-Class SVM是用来检测异常资料的算法，而结合核心逼近技术，SGDOneClassSVM可用来逼近在OneClassSVM中，实例的核心化One-Class SVM的解，其运算时间的复杂度和样本数量呈线性关系。官方提到，由于核心化O...
在Sklearn的oneclasssvm函数中,涉及到若干参数,能否有大佬来详细解释一下这些参数的含义,我们在具体使用中一般调整哪几个参数?最好能够跟…显示全部 关注者2 被浏览1,186 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答...