-c cost : set the parameter C of C-SVC,epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1) -n nu : set the parameter nu of nu-SVC,one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5) -p epsilon : set the epsilon in lossfunction of epsilon-SVR (default 0.1) -m cachesize : set cache memory size in M...
使用时无须指定参数(Parameter),它直接计算两个输入向量的内积。经过线性核函数转换的样本,特征空间与输入空间重合,相当于并没有将样本映射到更高维度的空间里去。 很显然这是最简单的核函数,实际训练、使用 SVM 的时候,在不知道用什么核的情况下,可以先试试线性核的效果。 多项式核(Polynomial Kernel) k(xi,xj...
options: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC 1 -- nu-SVC 2 -- one-class SVM 3 -- epsilon-SVR 4 -- nu-SVR -t kernel_type : set type of kernel function (default 2) 0 -- linear: u'*v 1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree 2 -- radial ...
(default 0) -c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1) -n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5) -p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1) -m cachesize : set cache...
const struct svm_parameter *param); This function constructs and returns an SVM model according to the given training data and parameters. struct svm_problem { int l; // 训练数据的数量 double *y; // 包含标签值的数组 struct svm_node **x; // 指针数组,每一个指针指向一个训练的特征向量 ...
struct svm_parameter{int svm_type;int kernel_type;int degree;/* for poly */double gamma;/* for poly/rbf/sigmoid */double coef0;/* for poly/sigmoid *//* these are for training only */double cache_size;/* in MB */double eps;/* stopping criteria */doubleC;/* for C_SVC, EPSILON...
(self, kernel='rbf', C=1, k=2):# set the hyperparametersself.kernel_str = kernelself.kernel = SVM.kernel_funs[kernel]self.C = C# regularization parameterself.k = k# kernel parameter# training data and support vectors (set later)self.X, y = N...
假定有一个数据集S,但该数据集有很多误差(这意味着不能太过依赖任何特定的数据点)。若要建立一个SVM模型,它的核函数是二次多项式核,同时,该函数使用变量C(cost parameter)作为一个参数。 12. 若C趋于无穷,以下哪种说法正确? 数据仍可正确分类 数据无法正确分类 ...
-c cost : set the parameter C of C-SVC,epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1) -n nu : set the parameter nu of nu-SVC,one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5) -p epsilon : set the epsilon in lossfunction of epsilon-SVR (default 0.1) -m cachesize : set cache memory size in ...
b)Penalty Parameter:这个值是一个大于零的浮点型数据。这个参数控制了样本错误与分类刚性延伸之间的平衡, 默认值是100。 c)Pyramid Levels:设置分级处理等级,用于SVM训练和分类处理过程。如果这个值为0,将以原始分辨率处理;最大值随着图像的大小而改变,