调用函数fitcsvm时,不对核函数名称及参数进行说明,此时SVM选用的是什么核函数?
时间: 2024-06-04 19:08:28 浏览: 15
如果在调用MATLAB中的fitcsvm函数时没有明确指定核函数的名称及参数,则该函数默认使用RBF核函数,即径向基函数核。该核函数是SVM中最常用的核函数之一,它可以有效地将非线性可分问题转化为线性可分问题,从而实现分类任务。在默认情况下,fitcsvm函数使用RBF核函数,并自动调整该核函数的参数以获得最佳的分类效果。
相关问题
在使用Pca和SVM进行人脸识别时,SVM选用什么核函数效果更好
在人脸识别中,常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数、径向基函数(RBF)核函数和sigmoid核函数。其中,RBF核函数是一种常用的核函数,也是SVM在人脸识别中应用最广泛的核函数。
RBF核函数具有良好的非线性映射能力,能够有效地处理非线性问题,同时它的参数比较容易调整,能够适应不同的数据集。因此,在人脸识别中,使用RBF核函数的SVM分类器可以获得比较好的识别效果。但是,在实际应用中,不同的数据集和任务可能需要使用不同的核函数,因此需要根据具体情况进行选择。
什么是核函数?为什么SVM要引入核函数?
核函数是一种将数据从原始空间映射到一个高维空间的函数,常用于支持向量机(SVM)中。SVM是一种基于统计学习理论的监督学习算法,核函数的引入使得SVM可以在非线性可分的情况下进行分类。通过将数据从原始空间映射到高维空间后,SVM可以在高维空间中使用线性分类器进行分类,从而实现原始空间中非线性分类问题的解决。
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