wxcc.net
当前位置:首页 >> svr svm svC >>

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(...

我也不晓得。。。同问。。

-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...

CvSVMParams::CvSVMParams() : svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0), gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0) SVM种类:CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2),其重要特征是它可以处...

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([...

(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...

1、支持向量机( SVM )是一种比较好的实现了结构风险最小化思想的方法。它的机器学习策略是结构风险最小化原则 为了最小化期望风险,应同时最小化经验风险和置信范围) 支持向量机方法的基本思想: ( 1 )它是专门针对有限样本情况的学习机器...

(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别... -b probability_estimates : whether to train a SVC or SVR model for ...

你看看支持向量机的书或者faruto的教程,预测值一样的话肯定是你选择的参数有问题,model = svmtrain(train_y,train_x,'-s 3 -t 2 -c 15000 -g 128 -p 0.001' );

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.wxcc.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com