私は非常に一般的な質問があります:SVMに適切なカーネル関数を選択するにはどうすればよいですか?究極の答えは、すべてのカーネルを試して、サンプル外検証を行い、最良の分類結果を持つものを選ぶことです。しかしそれ以外に、カーネルのさまざまな機能を試すガイドラインはありますか?正しいカーネル関数を選択する方法
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A
答えて
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答えを見つけるにはここを見てください。
https://stats.stackexchange.com/questions/18030/how-to-select-kernel-for-svm
は基本的には、むしろ、あなたは適切なカーネルが使用することを決めるかもしれない、あなたのデータに関する重要な何かを知っている限り、選択する誰も良いパスはありません。しかし、より具体的な情報を得るために上記のリンクに従ってください。
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リニアカーネルを最初に試してみてください。なぜなら、それはずっと速く、多くの場合(特に高次元の問題)大きな結果をもたらすからです。
リニアカーネルに障害が発生した場合、一般的にはRBFカーネルが最適です。彼らはさまざまな問題で非常によく動作することが知られています。
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リニアカーネルが "失敗"しているかどうかをどのように知っていますか?リニアカーネルモデルがSVM以外の他のモデルよりも悪い場合 –
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ほとんどの場合、使用する最良のカーネルはRBFカーネルです。その理由はガウス分布に従うものがほとんどです。 「なぜ」の答えは、私によれば[中央限界定理](http://en.wikipedia.org/wiki/Central_limit_theorem)に関連しています。 –