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【模式识别】SVM核函数

时间:2014-07-01 10:54:09      阅读:381      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

以下是几种常用的核函数表示:

线性核(Linear Kernel)

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多项式核(Polynomial Kernel)

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径向基核函数(Radial Basis Function)

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也叫高斯核(Gaussian Kernel),因为可以看成如下核函数的领一个种形式:

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径向基函数是指取值仅仅依赖于特定点距离的实值函数,也就是bubuko.com,布布扣。任意一个满足bubuko.com,布布扣特性的函数 Φ都叫做径向量函数,标准的一般使用欧氏距离,尽管其他距离函数也是可以的。所以另外两个比较常用的核函数,幂指数核,拉普拉斯核也属于径向基核函数。此外不太常用的径向基核还有ANOVA核,二次有理核,多元二次核,逆多元二次核。
幂指数核(Exponential Kernel)
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拉普拉斯核(Laplacian Kernel)
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ANOVA核(ANOVA Kernel)
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二次有理核(Rational Quadratic Kernel)
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多元二次核(Multiquadric Kernel)
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逆多元二次核(Inverse Multiquadric Kernel)
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另外一个简单实用的是Sigmoid核(Sigmoid Kernel)
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以上几种是比较常用的,大部分在SVM,SVM-light以及RankSVM中可用参数直接设置。还有其他一些不常用的,如小波核,贝叶斯核,可以需要通过代码自己指定。



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