较为平滑的模型(gamma 较小)可以通过增加 C 值来使得模型变得复杂一些,去拟合多一些的样本。 注意到,对于某些较为适中的 gamma 值,当 C 变得非常大的时候,也能得到跟 C 比较小的时候一样表现好的模型。但是, RBF 核辐射范围即 gamma 比较合适时,核本身就可以作为一个很好的结构性正则途径。所以如果当 C 取...
此类+,-的模型选择取决于两个参数,其一是惩 罚因子M,其二是核参数% ! 。该文使用了网格搜索和双线性搜索两种方法进行参数选择,并将两者的优点综合,应用于脱 机手写体英文字符识别。实验在HN+O数据集上进行了验证,对搜索效率和推广识别率进行了比较。实验结果还表明使用 最优参数的+,-在识别率上比使用GHH(...
基于RBF神经网络模型和SVM模型的压力传感器温度补偿方法
sklearn官方文档中提到gamma参数可以看作是被模型选作支持向量的辐射范围的倒数。在处理二分类问题时,不同gamma和C的取值下,交叉验证分数会发生变化。当gamma过大,支持向量辐射范围过小,无法避免过拟合;当gamma过小,模型受限制过多,无法捕捉复杂模式,模型类似一组超平面的线性模型。适中的gamma值下,模型表现较好。通...
在开发的铁路扣件检测系统中,RBF-SVM被作为扣件图像分类识别的分类器.核参数的选择是RBF-SVM模型优化研究中的重要问题,将量子粒子群算法应用于参数的优化选择,在(c,γ)参数可调范围内产生初始种群,将种群中的个体作为RBF-SVM的参数进行学习;经过多次迭代获得最佳参数...
针对使用径向基核函数的支持向量机,采用粒子群优化方法实现模型优化.基于训练集中样本之间的最近平均距离和最远平均距离,给出参数σ的取值空间,从而减小了超参数搜索的范围,并采用对数刻度进一步提高粒子群优化方法的参数搜索效率.与遗传算法和网格法的对比实验表明,所提出的方法收敛速度更快,得出的超参数更优.关键词:...
一类基于SVM／RBF的气象模型预测系统 维普资讯 http://www.cqvip.com
2.libsvm 3.GABP 4.RF 5.RBF 三、时间序列模型 一列时序数据转16列数据,即滑动窗口15,,15输入,单输出,75%训练,25测试,样本集打乱。 %% 划分训练集和测试集 temp = 1: 1: 922; P_train = res(temp(1: 700), 1: 15)'; T_train = res(temp(1: 700), 16)'; M = size(P_train, 2);...
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a关键词:SBR聚合转化率;软测量; RBF;LSSVM;PLS;多模型;短期校正 Key word: SBR polymerization conversion rate; Soft survey; RBF; LSSVM; PLS; Multi-models; Short-term adjustment[translate]