【问题标题】:linear svm with chi squared kernel vs rbf kernel具有卡方内核的线性 svm 与 rbf 内核
【发布时间】:2012-09-28 13:17:57
【问题描述】:

我有一个维度约为 2000 的特征向量。都是直方图特征。

我不知道哪种情况对我有效:将 SVM 与 RBF 内核或卡方内核一起应用??

能否请您推荐我的情况下的有效内核?

【问题讨论】:

    标签: image-processing computer-vision svm libsvm pattern-recognition


    【解决方案1】:

    一般来说,卡方和交叉核最适合直方图风格的特征向量。然而,结果通常会因数据、直方图归一化、内核参数等而有所不同。因此,选择内核类型以及 SVM 和内核参数的最佳方法是使用交叉验证凭经验进行。

    另外,仅供参考,仅当内核是线性的时,支持向量机才是线性的。使用卡方、交集、RBF 和多项式内核,支持向量机将不再是线性的。

    【讨论】:

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