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每天五分钟机器学习：使用支持向量机的时候，如何选择模型参数？

本文重点

上一章，我们学习了支持向量机的特征高维映射，也就是如何将特征映射到高维。在支持向量机中有两个参数需要调节，第一个参数是C，第二个参数是σ²。

C

C= 1/入, 因此:

C较大时，相当于λ较小，意味着不使用正则化，可能会导致过拟合，高方差。

C较小时，相当于λ较大，可能会导致欠拟合，高偏差。

σ²

另外一个参数是σ²，σ²较大的时候会变得相对平滑，这会带来较高的偏差和较低的方差：每天五分钟机器学习：使用支持向量机的时候，如何选择模型参数？_第1张图片

 

反之如果σ²较小，就会变得不平滑，就会出现低偏差和高方差的问题

每天五分钟机器学习：使用支持向量机的时候，如何选择模型参数？_第2张图片

 

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