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小木虫论坛-学术科研互动平台 » 专业学科区 » 信息科学 » 人工智能 » 支持向量机分类精度和样本数量大小的关系
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iverson闫

木虫 (初入文坛)

[求助] 支持向量机分类精度和样本数量大小的关系

1.对于机器学习，一般来说，样本数量越大训练出来的分类器分类正确率越高。
可是支持向量机对于大样本分类效率下降，占用内存高。这会不会影响到支持向量机对样本数量多时的准确率？
相同实验环境下，会不会产生200个样本训练出来的SVM要优于600个样本训练出来的SVM这种情况，还是一定是1000个样本训练结果好于800的好于600的？

2.对于这个问题，我用陆振波教授的工具箱在UCI数据集tic-tac-toe上做了模拟实验，结果显示200数据量训练出来的SVM最好，优于 900数据量训练出来的SVM，优于600数据量训练出来的SVM。
这是为什么？难道真的是支持向量机相当于只有一个神经元而记不住太大数据？还是我实验过程中产生了错误？还是我的参数设置不对？

以上两个问题，跪求大神解答！
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1楼 2013-03-16 16:45:03
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hua_007

铜虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★
感谢参与，应助指数 +1
webbery: 金币+2, 感谢经验分享 2013-03-19 07:52:37
svm的特点是针对小样本，样本太多的时间容易产生“过拟合”的情况。
这种情况下，不一定比ann效果好啊。
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江湖
3楼2013-03-16 23:14:19
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zhangQX23

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★
感谢参与，应助指数 +1
webbery: 金币+2, 感谢经验分享 2013-03-19 07:52:55
有一个问题我的觉得需要注意，不是样本个数越多就越好，而且是说样本所包含的信息越多越大，也就是在符合相应关系的前提下，样本的差异性越大越大，这样拟合的越准确。200个样本，所包含的信息以足够多，再加入另外i400个样本，只会使信息重复，从而掩盖那些相比比较少的信息，形成过拟合。
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看别人的幸福，过自己的生活
6楼2013-03-17 16:19:15
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orcimbalance

木虫 (著名写手)

【答案】应助回帖

★ ★
感谢参与，应助指数 +1
webbery: 金币+2, 感谢经验分享 2013-03-19 07:54:21
样本越大只是使SVM的训练速度变慢，不是说样本越大越容易导致精确度下降，像你这种情况可能是数据量增大，导致数据偏斜，从而使学习得到的分类器产生了误差。前面好多同学说到，过拟合问题，其实SVM是很完美的解决了过拟合问题的，在SVM的优化过程中，其实已经加了入了惩罚变量C来解决过拟合问题，通过对训练样本几倍交叉验证来调节C及不同核函数的相关参数，也就是说训练样本中经过这个过程，产生的支持向量有的在超平（曲）面上，有的在两个超平（曲）面之间，后者就是为了解决过拟合而“牺牲”掉的。总之，我觉得是你的训练样本增大，然后其中一部分类别数量大幅增加，而存在另一部分的类随着样本数量增加而变化不大，即随着加入大量数据产生的数据偏斜问题。
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8楼2013-03-17 21:05:01
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普通回帖

icdmse
2楼2013-03-16 21:28:41
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iverson闫

木虫 (初入文坛)
引用回帖:
3楼: Originally posted by hua_007 at 2013-03-16 23:14:19
svm的特点是针对小样本，样本太多的时间容易产生“过拟合”的情况。
这种情况下，不一定比ann效果好啊。

我知道这个问题。那支持向量机对于2000内的样本还是不是样本数量越多分类效果越好呢？总趋势来看。
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4楼2013-03-17 11:10:06
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yuanruiju

铁虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
支持一下。都是高科级东东，路过。
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在路上
5楼2013-03-17 11:20:28
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liuzhi388

禁虫 (正式写手)
感谢参与，应助指数 +1
本帖内容被屏蔽
7楼2013-03-17 17:05:04
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Alicezf
9楼2013-03-18 00:08:33
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dengbiao
10楼2013-03-18 11:25:50
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