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svr svm svC

默认的就是 -t 2参数。 就是给RBF参数寻优的~没有给其他核函数寻优。 Chinese: Options:可用的选项即表示的涵义如下 -s svm类型:SVM设置类型(默认0) 0 -- C-SVC 1 --v-SVC 2 – 一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型:核函数设置类型(...

-s svm类型:SVM设置类型(默认0) % 0 -- C-SVC % 1 --v-SVC % 2 – 一类SVM % 3 -- e -SVR % 4 -- v-SVR % -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) % 0 – 线性:u'v % 1 – 多项式:(r*u'v + coef0)^degree % 2 – RBF函数:exp(-r|u-v|^2) % 3 –sig...

SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([...

你用的是libsvm的matlab版么? 训练模型时一般决定用哪类svm,哪个核函数,核函数的参数,惩罚系数c就差不多了。 我只用过c的 svm的交叉验证大部分应用时在选参数方面,如利用gridsearch寻找C和gamma,gridsearch的一个评价标准就是cross valida...

(默认0) 0 -- C-SVC 1 --v-SVC 2 –类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) 0 – 线性:u'v 1 – 项式:(...

en . -s 3是回归模型: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC 1 -- nu-SVC 2 -- one-class SVM 3 -- epsilon-SVR 4 -- nu-SVR ============== libsvm_options: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC 1 -- nu-S...

Svmtrain的用法: svmtrain [options] training_set_file [model_file] Options:可用的选项即表示的涵义如下 -s svm类型:SVM设置类型(默认0) 0 -- C-SVC 1 --v-SVC 2 – 一类SVM 3 -- e -SVR 4 -- v-SVR -t 核函数类型:核函数设置类型(默认2) ...

我也不晓得。。。同问。。

你好, SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.pr...

SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([...

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