SVM核函数,F统计量原假设

SVM核函数,F统计量原假设

即简化计算映射后内积的计算这样的简化方法称为核技巧而函数K则称为核函数SVM可以处理线性可分的情况而对于线性不可分的情况SVM会借助核函数将当前线性不可分的数据映射到高另外，我们通常所使用的核函数一般都是正定核函数。核函数正式定义定义1:如果存在一个函数K,对应输入为X × X , X ∈ R X \times X,X \in RX×X,X∈R,对于任意∀ x , z ∈ X \fora

(3)如果不满足上述两点，即特征维数少，样本数量正常，可以使用高斯核的SVM。SVC参数解释：(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，defa总结：经过前两个章节的介绍，我们已经了解到：SVM是寻找线性可分数据的最大间隔的分类器，在数据线性不可分时，可以通过核函数的方法将数据转换为高维空间上进行计算，这个过程可

ˋ▽ˊ 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SVM可以通过核方法(kernel method)进行非线性分类，是常见的核学习(kernel learning)方法之一。常见的核函数有：多项式核、径向基函数核、拉普拉斯核、Sigmoid核。一些线性不可分的

核函数称函数K(x,z)为核函数(kernal function); 核函数在解决线性不可分问题的时候，采取的方式是：使用低维特征空间上的计算来避免在高维特征空间中向量内积的4、SVM的目标函数把w1w_1w1​和w2w_2w2​看成一个向量，x1x_1x1​,x2x_2x2​也是一个向量，则有y(x)=wTΦ(x)+b{y(xi)>0⟺yi=+1y(xi)<0⟺yi=−1⟹yi⋅y(xi)>0 y(x)=w^T\Phi(x)+b \\

SVM核函数的选择对于其性能的表现有至关重要的作用，尤其是针对那些线性不可分的数据，因此核函数的选择在SVM算法中就显得至关重要。对于核技巧我们知道，其目的是我见过的一种说法是，根本不care你数据集最后能否分开，我只要暴力应用SVM,最后投射回到低维空间，看看label到底分得对不对就知道它原本可不可分了。所以最终的结论是，映射的结果并