backsnow
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Primal中，显式计算Hessian矩阵的复杂度为nd^2, ...
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支持向量机（SVM，Support Vector Machine）是一种广泛应用的监督学习模型，尤其在分类和回归问题中表现出色。在SVM中，参数的选择对于模型的性能至关重要，其中包括核函数类型、惩罚参数C和核函数参数γ等。本文将...
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调整这两个参数可以影响模型的复杂度和泛化能力。 4. **交叉验证**：为了防止过拟合，通常会使用交叉验证来评估模型性能。MATLAB中的`crossval`函数可以帮助我们进行K折交叉验证，K通常设置为5或10。 5. **预测**...
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训练过程涉及选择合适的参数，如C（惩罚系数）和γ（RBF核的参数），这些参数会影响模型的性能和复杂度。通过交叉验证或者网格搜索等方法，我们可以找到最优参数组合。 在实际应用中，SVM_light不仅限于二分类问题...
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