1樓：匿名使用者
說服性複比較困難.在分制
類器聯合演算法(類似於baiboosting)中,做法與你的做法類du似,特別是隨機子空間法.但是zhi聯合演算法只對dao弱分類器有效,甚至有人證明過對於強線性分類器必定過適應.
注意到相關文獻描述說服力的時候,都會講到聯合演算法對於弱分類器或許有用.而普通支援向量機本身無論是分類還是迴歸都是絕對穩定的,所以如果按照你所說的做法來做,幾乎沒有什麼說服力,等價於你是在為演算法找資料,而不是根據資料做演算法.
支援向量機(svm)中的引數c和gamma代表什麼含義呢？
2樓：永丶不悔頭
c是懲罰係數，理解為調節優化方向中兩個指標（間隔大小，分類準確度）偏好的權重，即對誤差的寬容度，c越高，說明越不能容忍出現誤差,容易過擬合，c越小，容易欠擬合，c過大或過小，泛化能力變差。
gamma是選擇rbf函式作為kernel後，該函式自帶的一個引數。隱含地決定了資料對映到新的特徵空間後的分佈，gamma越大，支援向量越少，gamma值越小，支援向量越多。支援向量的個數影響訓練與**的速度。
3樓：匿名使用者
c是懲罰係數
就是說你對誤差的寬容度
這個值越高，說明你越不能容忍出現誤差
gamma是你選擇徑向基函式作為kernel後，該函式自帶的一個引數。隱含地決定了資料對映到新的特徵空間後的分佈。
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