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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 » 对于比较稀疏的数据集，选择什么分类器比较好？
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tingliwang

银虫 (小有名气)

[求助] 对于比较稀疏的数据集，选择什么分类器比较好？

对于比较稀疏的数据集，选择什么分类器比较好？
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1楼 2013-10-31 14:37:19
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gorgan

木虫之王 (文学泰斗)

无意苦争春
引用回帖:
5楼: Originally posted by tingliwang at 2013-10-31 17:05:19
核函数分类器？不就是SVM吗？...

SVM可看做核函数分类器的前身，核函数分类器可看做SVM的发展和拓广
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无我相，无人相，无众生相，无寿者相
7楼2013-10-31 17:13:09
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gorgan

木虫之王 (文学泰斗)

无意苦争春

【答案】应助回帖

感谢参与，应助指数 +1
看类内距离和类间距离，根据fisher准则确定分类面
如果分类面是二维平面，就选择线性分类器，如果是曲面，就选择非线性分类器
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无我相，无人相，无众生相，无寿者相
2楼2013-10-31 15:34:19
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tingliwang

银虫 (小有名气)
引用回帖:
2楼: Originally posted by gorgan at 2013-10-31 15:34:19
看类内距离和类间距离，根据fisher准则确定分类面
如果分类面是二维平面，就选择线性分类器，如果是曲面，就选择非线性分类器

请教下，有哪些非线性分类器，除了SVM？ 或者有什么分类器比SVM好的么？ 谢谢
赞一下 回复此楼
3楼2013-10-31 16:28:48
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gorgan

木虫之王 (文学泰斗)

无意苦争春

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
tingliwang: 金币+5, ★★★很有帮助 2013-10-31 17:08:48
引用回帖:
3楼: Originally posted by tingliwang at 2013-10-31 16:28:48
请教下，有哪些非线性分类器，除了SVM？ 或者有什么分类器比SVM好的么？ 谢谢...

核分类器，用核函数构造的非线性分类器
kernel function
有不少啊，比如kernel PCA、kernel LDA等
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无我相，无人相，无众生相，无寿者相
4楼2013-10-31 16:31:02
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查看全部 8 个回答
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