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130098300

银虫 (正式写手)

[求助] SVMs的核函数的参数如何确定

如题,有没有什么方法呢,我用的是RBF核,可能大多数情况都是这个核,libsvm给的是grid-search,但是我试了下似乎不是很好用,请问有没有高手研究过这个问题呢,请给点思路

[ 来自科研家族 哲学人生 ]
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Working for the Lord with all my heart
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csyjgu

铁虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

★ ★
130098300: 金币+2, ★有帮助, 你的样本量是不是太太大了,我用grid.py来搜索的话,还是很快的,我的本配置是i3CPU,主频2.13GHz,内存2M,一般1000个样本的话,十分钟最多就能出结果了。另外,我觉得这还是要样本吧,一般我觉得RBF核好一些,当然了,线性核确实训练起来快。我在这方面很菜的,还希望多和你交流交流啊 2012-11-12 15:08:48
SVM中用RBF核并不一定会比线性核好。
我做实验的结果是,有时RBF好,有时线性核好。
线性核相对稳定,速度快。即使RBF核好的情况,线性核的结果也不会低太多。
但出现过RBF核比线性核低了好几十百分点。
参数我是用交叉验证的方法,非常耗时。
索性现在就用线性核了。
5楼2012-11-11 10:27:52
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liuxinyu1206

银虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★
130098300: 金币+2, ★★★很有帮助, 好的,谢谢 2012-10-25 09:08:44
ga   pso 等算法都能优化svm的kernel参数。
到matlab中文论坛去搜吧。
上帝创造了0和1,其余都是人的工作。
2楼2012-10-24 22:58:50
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chengyu0930

铁虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

如果不要求十分精确的前提下,一种很快的方法就是自己先手动测试。
比如:可以去不同的c和gamma,c从0.001,0.01,0.1,1,10,100,1000
gamma可以取0.01,0.1,1,10,100
观察测试结果后再在一个比较好的区间里用grid search搜索最优
而且,一般写论文的时候比较不同参数前提下的结果也是有意义的,可以列举出要比较多算法在以上不同设置下的结果。
3楼2012-11-09 17:10:09
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huzhyi21

新虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

SVM参数的选择是一个很古典的问题,很多人都做,很多用SVM的人也都涉及到。只要随便找几篇SVM相关的论文,里面肯定提到各种方法:grid Search,PSO,GA, DE, ACO,各种组合,等等,都可以
4楼2012-11-11 09:14:38
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