广州网页模板建站,电商平台谈双11变冷,产品设计ppt案例,站长统计是什么意思向数据中添加非线性特征#xff0c;可以让线性模型变得强大#xff0c;但是通常来说我们不知道要添加哪些特征#xff0c;而且添加许多特征的计算开销会很大。有一种技巧可以在更高维度中学习分类器#xff0c;而不用实际计算可能非常大的新的数据表示#xff0c;这种技巧… 向数据中添加非线性特征可以让线性模型变得强大但是通常来说我们不知道要添加哪些特征而且添加许多特征的计算开销会很大。有一种技巧可以在更高维度中学习分类器而不用实际计算可能非常大的新的数据表示这种技巧叫做核技巧它的原理是直接计算扩展特征表示中数据点的距离内积而不用实际对扩展进行计算。 对于支持向量机将数据映射到更高维空间中有两种办法一种是多项式核在一定阶数内计算原始特征的所有可能的多项式另一种是径向基函数核也叫高斯核高斯核对应无限维的特征空间。还有一种对高斯核的解释是它考虑所有阶数的所有可能的多项式但阶数越高特征的重要性越小。 在训练过程中SVM学习每个训练数据点对于表示两个类别之间的决策边界的重要性通过只有一部分训练数据点对于定义决策边界来说很重要位于类别之间边界上的那些点叫做支持向量。 想要对新样本点进行预测需要测量它与每个支持向量之间的距离。分类决策是基于它与支持向量之间的距离以及在训练过程中学到的支持向量重要性来做出的。
