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wateryu82

新虫 (初入文坛)

[求助] 关于支持向量机与核函数的问题已有1人参与

我学习支持向量机有一段时间了,我想问一个很基本的问题,但是该问题好像一般书上并没有介绍。问题如下:如果原始空间中的两类样本线性不可分,一般书本上都介绍利用核函数将其映射到高维空间可以使其线性可分,我的疑惑是什么样的核函数能够使两类样本在高维空间中可分,比如对于高斯核函数,参数值取多大能使样本在高维空间中可分。有什么好的方法能确定合适的核参数值,使得原始空间中的两类线性不可分的样本,在高维特征空间中变得可分。
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dden

新虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

感谢参与,应助指数 +1
数据复杂度各异,目前还没有理论说明哪类核函数一定能将某类数据映射到高维空间后必定可分。只能说在高维空间,数据的线性可分性有所提高。至于核函数的选择,个人以为,目前最靠谱的方法还是常用的CV下的网格搜索,因为参数对分类性能的影响常常是非线性而无任何规律,因此,有些人用仿生算法之类加以智能搜索,其实只是额外增加工作量而已。启发性信息并不明显。
9楼2012-02-06 16:23:33
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