chaaaann.log
로그인
chaaaann.log
로그인
20강. SVM's Hyper - Parameters
이찬
·
2023년 9월 10일
팔로우
0
머신러닝
0
실습에서는 Mglearn으로 했지만, 실제에서는 Seaborn을 사용하길 권장
c값이 커질수록, model은 overfitting됨
gamma가 커지면 반지름 r은 작아짐
gamma가 작아지면 반지름 r은 커짐
gamma가 커지면 overfitting
C 값과 r 값의 조합을 바탕으로 각각의 에러를 비교하는 성능지표를 통해, 최적의 값을 계산할 수 있다.
가우시안 커널 RBF(Radian Basis Function)의 gamma
이찬
Kyunghee univ. IE 21
팔로우
이전 포스트
19강. SVM - Soft-margin Kernelized SVM
다음 포스트
21강. SVM - Feature Normalization & Standard Scaler
0개의 댓글
댓글 작성