(SVM) 차수 1의 선형 커널과 다항 커널 간의 차이점은 무엇입니까?

저는 기계 학습을 처음 사용합니다. 누구든지 선형 커널과 차수 1의 SVM (다름)이있는 다항 커널 사이의 차이점을 말할 수 있습니까?(SVM) 차수 1의 선형 커널과 다항 커널 간의 차이점은 무엇입니까?

내가 물었던 이유 때문에, 나는 UCI의 스팸 데이터 세트에 대해 서로 다른 정확도를 얻고 있습니다.

2017-11-04 Aniruddh Khera

는 더 수학 차이가 없지만, 구현은 현명한 그들은 다른 방식으로 해결 될 것이며, 다른 기본값있을 수 있습니다. 그래서 당신이 다른 결과를 관찰한다면, 이것들은 그 뒤에있는 수학이 아니라 구현 (그리고 특정 라이브러리 등) 때문입니다.

출처

2017-11-04 13:24:39 lejlot

감사합니다. sklearn 패키지를 사용하고 있습니다 (내부적으로 libSVM 사용). 나는 sklearn 웹 페이지에있는 문서를 보았고 실제로 다항 커널에 곱한 감마 인자를 언급했습니다. [나는 왜 이해가 안되니?] –

sklearn의 "LinearSVC"는 보통 SVM이 아닌 **입니다. 그들은 힌지 손실의 제곱을 취하고 편향 용어를 너무 처벌합니다. 감마와 관련해서는 다항식 커널에 더 많은 유연성을 제공합니다 (coef0, 커널 자체의 바이어스 항 및 감마 컨트롤이 어느 정도 영향을 미침). 일반적으로 감마를 1로 설정하고 coef0를 0으로 설정하여이 라이브러리와 최대한 가깝게 설정하십시오. – lejlot

고맙습니다 ... –

(SVM) 차수 1의 선형 커널과 다항 커널 간의 차이점은 무엇입니까?

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