支持向量机总是线性
的参数,
但使用非线性内核可以考虑非线性关系数据,然后转换为另一个特征空间(例:f (x, y) y = x + b * *和f (x, y) = * x * y + b *日志(y) / x是线性的参数,但是第二个例子是一个非线性函数在x和y),特别是与rbf等内核可以无限等效参数空间。你可以检查自己的matlab
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对一些方法的见解。支持向量机的主要优点之一是由核函数代替这个特征空间变换,从那时起只有点积是必要的,根据你的内核,可以产生一个整个的计算和描述。
金宝app支持向量机:线性或非线性的
14日视图(30天)
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你好,
我有一个疑问在SVM。
支持向量机是一个线性或非线性的方法,或者依赖于内核我使用的类型。
如果我用一个多项式或rbf内核,我认为SVM-poly或SVM-rbf是非线性的。
但是如果我用一个线性内核,支持向量机非线性或窗台上线性吗?
谢谢任何即将到来的帮助
