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svm当松弛因子C增大时,分类间隔是增大还是减小呢?
lumanman_
2016-01-08 11:15:09
svm当松弛因子C增大时,分类间隔是增大还是减小呢?当c增大时,对错误样本的惩罚加重,错分样本减少,那么分类间隔是增大还是减小呢?实在想不通,对svm理解还是不够透彻,请哪位大神帮我分析分析,多谢了!
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svm当松弛因子C增大时,分类间隔是增大还是减小呢?
svm当松弛因子C增大时,分类间隔是增大还是减小呢?当c增大时,对错误样本的惩罚加重,错分样本减少,那么分类间隔是增大还是减小呢?实在想不通,对svm理解还是不够透彻,请哪位大神帮我分析分析,多谢了!
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juanpingzhao
2016-02-21
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惩罚因子C增大时,错分样本减少,分类间隔当然减小了呀
lumanman_
2016-01-23
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好吧,至今还是没有搞清楚,结贴吧!
SVM
习题集.docx
- **解析**: 当C
增大
时
,对误
分类
的惩罚加重,这会导致Margin
减小
(当C
增大
到一定程度
时
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svm
扫盲文档之九
###
SVM
入门(九):
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变量与惩罚
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C是两个非常重要的概念。在上一篇...
习题重点看_1736268975787.pdf
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的超参数C用于调节
松弛
因子
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分类
的惩罚程度。当数据量小且维度高
时
,使用核函数会增加计算复杂度,可能引起过拟合,而线性核或线性
SVM
可能是更好的选择。反之,在特征维度较低且样本量大的情况...
软
间隔
SVM
---
松弛
变量&惩罚
因子
软
间隔
SVM
0.为什么要引入软
间隔
SVM
在
svm
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【机器学习-西瓜书】六、支持向量机:核技巧;软
间隔
;惩罚
因子
C;
松弛
变量
核技巧上一节讲到,
SVM
寻找的是使得
间隔
最大的那一个超平面作为
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