svm 松弛变量怎么确定 不断尝试，然后找到适合值，可以在训练集合测试集都有比较好的效果
如何通俗易懂地解释支持向量回归(support vector regression)？ svr的优化目标是l2 regularization+c*epsilon-sensitive error.前者正则化是为了控制模型复杂度不必多…
解决SVM的过拟合方法，今天小编给大家带来的是解决SVM的过拟合方法，希望能帮助到大家！
机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些？
请教关于svm中rbf核函数最佳参数cg的选取问题？ 在做svm分类时，为确定RBF核函数的最佳c、g值，往往采用网格寻优等方法，现有个疑问就是：网格寻优中通常…
KNN 与 SVM 的区别是什么？ 机器学习的本质不是去学习一个函数来正确预测所有的样本，而是希望函数预测的误差在可以控制的范围之内。
svm(支持向量机)的训练时用到了一些核函数(kernel function)，怎么样正确理解它们的作用？ SVM推导到最后的拉格朗日对偶函数为，其中h(x)就是其他答案所说的把x映射到了高维空间，达到可分（否则原…
关于SVM中，对常数C的理解？ 最近在看一些数据挖掘方面的论文，偶然看到一位师兄对支持向量机中常数C的解释：对于常数C，在我之前查到…
