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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 数学 » 概率论与统计 » SVM问题
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wateryu82

新虫 (初入文坛)

[求助] SVM问题

我向求教一个关于SVM的问题，是不是任意高斯核函数都能把非线性可分的数据影射为高维空间线性可分的数据。如果不是，怎样确定高斯核函数的参数值使得这样的核函数能把非线性可分的数据影射为高维空间线性可分的数据。希望牛人们给我指点，万分感激！！！
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1楼 2011-12-31 11:24:45
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suliangliang

金虫 (小有名气)

加班减肥

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
这个问题很纠结，对于工科的人，通常是做大量实验，调到最佳参数，再往深入理解，好像这方面的文章缺少啊！
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文不贪财，武不怕死，邦可兴盛！
2楼2011-12-31 19:05:10
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bluesun_sy

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
这个目前确实缺乏指导原则...
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3楼2012-01-02 21:19:29
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shania220

禁虫 (小有名气)
感谢参与，应助指数 +1
本帖内容被屏蔽
4楼2012-01-02 22:20:10
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sjlxj

新虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
没有什么特定的方法。有一个指导性的建议，借助假设检验或者非线性函数在低维空间的表现的经验知识来做。
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5楼2012-02-06 10:52:04
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海外阿二

银虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
When you get a kernel function that makes your training data separable, it doesn't mean the trained SVM will be generalized to new data.

Setting a high value of the hyperparameter C usually separate your training data, but it will generalize poorly with new data.
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本人为电脑虫
6楼2012-02-27 09:36:13
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