使用SVM对非线性数据进行分类,需要将数据投影到更高的维度,即通过增加低维数据的特征向量将其转换为高维数据。 增加数据特征向量需要消耗巨大的计算资源,这里采用核函数。 而这种思路最难的点,是为你自己的模型选择一个合适的核函数。 这里推荐一种自动调参方法GridSearch。 将多种核函数(线性、RBF、多项式、sigmoid...
测试时通过加大Kmeans聚类的类数可以达到不同的效果，基本上Kmeans类数越大，SVM分类的效果越好。这也很容易理解，K-means聚类个数即代表了生成的词典中词的个数，词数越多，对图像的描述更精确。但随着词数的增加，字典的生成时间会增加。2者的关系如下表：视觉词个数SVM分类KNN分类字典生成耗时（s）正确分类...
使用SVM对非线性数据进行分类,需要将数据投影到更高的维度,即通过增加低维数据的特征向量将其转换为高维数据。 增加数据特征向量需要消耗巨大的计算资源,这里采用核函数。 而这种思路最难的点,是为你自己的模型选择一个合适的核函数。 这里推荐一种自动调参方法GridSearch。 将多种核函数(线性、RBF、多项式、sigmoid...
尽管在开发实际使用的SVM模型时,会设计冗余,避免过拟合,但仍然需要想办法将误差控制在一个较小的范围。 可以通过在模型中增加惩罚机制(用c表示)解决这个问题。 设SVM输出结果为E,则上图中出现的E=0则没有惩罚。 若果c非常大,则模型分类更加精准,但支持向量到超平面距离小,容易出现过拟合。 若c=1,则支持向量到...
在SVM上应用梯度下降: 非线性分类 使用SVM对非线性数据进行分类,需要将数据投影到更高的维度,即通过增加低维数据的特征向量将其转换为高维数据。 增加数据特征向量需要消耗巨大的计算资源,这里采用核函数。 而这种思路最难的点,是为你自己的模型选择一个合适的核函数。
在SVM上应用梯度下降: 非线性分类 使用SVM对非线性数据进行分类,需要将数据投影到更高的维度,即通过增加低维数据的特征向量将其转换为高维数据。 增加数据特征向量需要消耗巨大的计算资源,这里采用核函数。 而这种思路最难的点,是为你自己的模型选择一个合适的核函数。