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摘要: 核函数是一个相似度函数 SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数,即对误差的宽容度。c越高,说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小,容易欠拟合。C过大或过小,泛化能力变差 gamma是选择RBF函数作为kernel后,该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空 阅读全文
posted @ 2018-06-28 19:21 stardsd 阅读(3060) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 准: bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距,简单讲,就是在样本上拟合的好不好。要想在bias上表现好,low bias,就得复杂化模型,增加模型的参数,但这样容易过拟合 (overfitting),过拟合对应上图是high variance,点很分散。low 阅读全文
posted @ 2018-06-28 19:13 stardsd 阅读(8371) 评论(0) 推荐(2) 编辑