1、CvSVM::LINEAR : 线性内核,没有任何向映射至高维空间,线性区分(或回归)在原始特点空间中被完成,这是最快的选择。 2、CvSVM::POLY : 多项式内核: 3、CvSVM::RBF : 基于径向的函数,对于大多半景象都是一个较好的选择: 4、CvSVM::SIGMOID : Sigmoid函数内核: 二、svm_type:指定SVM的类型(5种): 1、...
用一个函数表示K(x,z)表示,这个函数就是我们这里讲的核函数了。即 (4) 因为公式(4)左边的计算复杂度为核函数的计算复杂度,核函数是由为映射过的特征x和z构成的,所以复杂度比较低,不像公式(4)的右边,由高维的特征向量构成,复杂度高。 因此我们的问题转化成了,当来了一个新的向量x,对其分类时使用下面的...
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作业一_BP_SVM_RBF函数拟合.7z 复旦大学顾晓东老师课程作业代码,python实现:用BP、RBF、SVM实现三个函数拟合;代码包括数据的产生,数据的输入,训练等 上传者:qq_35661896时间:2019-12-18 电能替代_SVR_matlablibsvm_高斯核_电能_测试集_源码 对高维数据进行支持向量回归,需要修改的是导入数据名称、训练集序列数、...