支持向量机中所谓的支持向量究竟是什么?
2016-05-06 19:11
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1、支撑向量本质是向量,而这些向量却起着很重要的作用,如果做分类,他们就是离分界线最近的向量。也就是说分界面是靠这些向量确定的,他们支撑着分类面。名字就是这么来的...(就是离最优分类平面最近的离散点,也可以称为向量)
2. 既然有很多的核函数,针对具体问题该怎么选择? 如果使用核函数向高维空间映射后,问题仍然是线性不可分的,那怎么办?
第一个问题现在就可以回答你:对核函数的选择,现在还缺乏指导原则!各种实验的观察结果(不光是文本分类)的确表明,某些问题用某些核函数效果很好,用另一些就很差,但是一般来讲,径向基核函数(rbf)是不会出太大偏差的一种,首选。(我做文本分类系统的时候,使用径向基核函数,没有参数调优的情况下,绝大部分类别的准确和召回都在85%以上,可见。虽然libSVM的作者林智仁认为文本分类用线性核函数效果更佳,待考证)
对第二个问题 : 松弛变量。
2. 既然有很多的核函数,针对具体问题该怎么选择? 如果使用核函数向高维空间映射后,问题仍然是线性不可分的,那怎么办?
第一个问题现在就可以回答你:对核函数的选择,现在还缺乏指导原则!各种实验的观察结果(不光是文本分类)的确表明,某些问题用某些核函数效果很好,用另一些就很差,但是一般来讲,径向基核函数(rbf)是不会出太大偏差的一种,首选。(我做文本分类系统的时候,使用径向基核函数,没有参数调优的情况下,绝大部分类别的准确和召回都在85%以上,可见。虽然libSVM的作者林智仁认为文本分类用线性核函数效果更佳,待考证)
对第二个问题 : 松弛变量。
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