cda数据分析研究院_常用激活函数_张量排序_中国AI数据

2019-11-25

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label('Generation')plt.ylabel('损失')plt.show() 支持向量机 为了获得成功,我们将只显示结果graPh,但是如果可以的话,我们也可以单独运行绘图代码并查看所有三个结果: 图7:非线性可分离数据上的线性SVM。 非线性可分离数据上的线性SVM。 图8:具有非线性环数据的具有高斯核的非线性SVM结果。 具有高斯核的非线性SVM会产生非线性环数据。 这个怎么运作… 该代码有两个重要的方面需要了解:我们如何实现内核以及我们如何实现SVM双重优化问题的损失功能。我们已经展示了如何实现线性核和高斯核,以及高斯核可以分离非线性数据集。 我们还应该提到,还有另一个参数,即高斯内核中的gamma值。参数控制分离的曲率有多少影响点。通常选择小值,但它在数据集上的依赖程度很高。理想情况下,应使用统计技术选择此参数作为交叉验证。 还有更多… 如果我们选择的话,我们可以实现更多的内核。这是一些其他常见非线性内核的列表: f多项式齐次核: f多项式不均匀内核: f HyPerboliC切线内核: k&/)= tanh(αrZ ?xZ +&)

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