当C的值较大时,模型会更加重视误分类的惩罚,这可能会导致模型过于复杂,过拟合训练数据。相反,当C的值较小时,模型会更加注重间隔最大化,这可能会导致模型过于简单,欠拟合训练数据。 在SVM算法中,C的范围通常是大于等于0的实数。但是,实际上C的最优值取决于特定的数据集和应用场景。为了找到最优的C值,通常需要进...
C>0称为惩罚参数,一般事先由应用问题决定,控制目标函数中两项 (“寻找 margin 最大的超平面”和“保证数据点偏差量最小”)之间的权重,C越大时对误分类的惩罚增大,C值小时对误分类的惩罚减小。最小化目标函数包含两层含义:使尽量小即间隔尽量大,同时使误分类点的个数尽量小,C是调和二者的系数。 当C趋于无穷...
1. C:这是一个正则化参数,它决定了对分类错误的惩罚程度。如果C的值过大,可能会导致过拟合,反之可能会导致欠拟合。 2.核函数及其参数:SVM通过非线性映射将输入空间映射到高维特征空间,然后在这个特征空间中构建线性分类器。这个映射是通过核函数来实现的,常用的核函数有线性核、多项式核、径向基函数(RBF)核等。
回到硬间隔问题,我们知道若y_{i}与w^Tx+b同号,则表示我们的模型分类正确,否则分类错误。根据这一理论,我们引出了函数间隔的定义: 函数间隔大于0表示分类正确,否则分类错误。 此外我们定义超平面(w,b)中关于T中所有样本点(x_{i},y_{i})的函数间隔的最小值,便为超平面(w,b)关于训练数据集的函数间隔: 2.1...
A 答案: A C >0称为惩罚参数,是调和二者的系数,C值大时对误差分类的惩罚增大,C值小时对误差分类的惩罚减小。当C越大,趋近无穷的时候,表示不允许分类误差的存在,margin越小,容易过拟合;当C趋于0时,表示我们不再关注分类是否正确,只要求margin越大,容易欠拟合反馈...
SVM参数对结果的影响有这些：- SVM中的参数非常重要，对结果影响很大，尤其是-c，-g参数。- 当模型不够准确时，可以考虑调整这些参数。- 可以通过自己编写循环和交叉验证来找到准确的参数。SVM是机器学习算法里用得最多的一种算法。SVM最常用的是用于分类，不过SVM也可以用于回归。在我的实验中，就是...
小样本,并不是说样本的绝对数量少(实际上,对任何算法来说,更多的样本几乎总是能带来更好的效果),而是说与问题的复杂度比起来,SVM算法要求的样本数是相对比较少的。 非线性,是指SVM擅长应付样本数据线性不可分的情况,主要通过松弛变量(也有人叫惩罚变量)和核函数技术来实现,这一部分是SVM的精髓,以后会详细讨论...
（1）C: 目标函数的惩罚系数C，用来平衡分类间隔margin和错分样本的，default C = 1.0；（2）kernel：参数选择有RBF, Linear, Poly, Sigmoid, 默认的是"RBF";（3）degree：if you choose 'Poly' in param 2, this is effective, degree决定了多项式的最高次幂；（4）gamma：核函数的系数('...
可以对数量多的类使得惩罚系数C越小表示越不重视,相反另数量少的类惩罚系数变大。 6. SVM中的鲁棒性问题 SVM(支持向量机)本身对噪声具有一定的鲁棒性,但实验证明,是当噪声率低于一定水平(如40%)时噪声对SVM没有太大影响,算法仍有效,但随着噪声率的不断增加,分类器的识别率会降低。