选择径向基核函数的svm中参数c与gamma之间的关系？

up,求大牛指导下哦

帮顶，顺便给个个人经验吧：用SVM的时候一般都是手调参数的，因为SVM训练好慢。。用cross-validation等做model selection太烦了。 记得LIBSVM包的README有关于参数设定的简单说明，这里也有个经验贴：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ae183910101cxbv.html。如果lz真想研究透这个问题，花时间去看paper吧，反正我现在还没真正弄懂。

个人的见解， 我一般不用了RBF kennel, 一般用Histogram Intersection, Chi_square, or linear SVM 我觉得仪的分类算法要好， 它在linear上面也会比你对比的方法Linear SVM好， 如果这些你都调好了， 建议你用一下Chi Square， 他的性能和RBF差不多， 但是只用C一个参数， 当然推荐一下Vlfeat工具， 里面提高了几种实现的Chi Square, HI， L1, L2方法， 速度很快。。。。 通常gamma的选择是你的欧氏距离举证的均值附件去一个值 a = 【1, 0.8 0.6; 0.8, 1, 0.5; 0.6, 0.5, 1】; 欧式距离举证 gamma = mean(mean(a)); C的选择会大大的影响SVM的性能，可能会从50% 升到 80%。 C的调试方法 【0.00001， 0.001， 0.01， 0.1， 1， 10， 100， 1000， 5000】；跑一下这几个参数然后再在最好的那个参数附近找一下一个好的。。 C通常跟样本的数量有关， 样本数量越大， C也会越大， 但是这个也跟你数据的可分性有很大的关系， 如果一组数据很容易分和不容易分C的选择范围差异很大， 用上面说的方法基本能早到一个在数据上最好的结果。。。。。。 【 在 magicbupt 的大作中提到: 】 : 最近用到svm，知道基本原理，但是很业余啊,现在有以下几个问题： : 1.选择径向基核函数的svm中参数c与gamma之间的关系？ : 2.采用启发式算法优化参数c和gamma时，算法是怎样使得c和gamma逼近最优解？如遗传算法中，c和gamma怎么收敛到最优的？跟随机搜索一样？这个问题应该在第一个问题上做优化？

xiexie 【 在 jasonchi 的大作中提到: 】 : 个人的见解， 我一般不用了RBF kennel, 一般用Histogram Intersection, Chi_square, or linear SVM : 我觉得仪的分类算法要好， 它在linear上面也会比你对比的方法Linear SVM好， 如果这些你都调好了， 建议你用一下Chi Square， 他的性能和RBF差不多， 但是只用C一个参数， 当然推荐一下Vlfeat工具， 里面提高了几种实现的Chi Square, HI， L1, L2方法， 速度很快。。。。 : 通常gamma的选择是你的欧氏距离举证的均值附件去一个值 : ...................

用线性核吧，RBF太难调了

手动调节也很麻烦啊 【 在 chentingpc 的大作中提到: 】 : 帮顶，顺便给个个人经验吧：用SVM的时候一般都是手调参数的，因为SVM训练好慢。。用cross-validation等做model selection太烦了。 : 记得LIBSVM包的README有关于参数设定的简单说明，这里也有个经验贴：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ae183910101cxbv.html。如果lz真想研究透这个问题，花时间去看paper吧，反正我现在还没真正弄懂。

我觉得现在选择的特征维度之间貌似不是相互独立的，这样用线性核函数可以吗？ 【 在 buptlijun 的大作中提到: 】 : 用线性核吧，RBF太难调了

【 在 magicbupt 的大作中提到: 】 : 最近用到svm，知道基本原理，但是很业余啊,现在有以下几个问题： : 1.选择径向基核函数的svm中参数c与gamma之间的关系？ : 2.采用启发式算法优化参数c和gamma时，算法是怎样使得c和gamma逼近最优解？如遗传算法中，c和gamma怎么收敛到最优的？跟随机搜索一样？这个问题应该在第一个问题上做优化？ 楼主是学什么的啊。

版主每次都是我喷你真不好意思啊 自己搜R， Kernlab 对了到NEU帮我代问孙老师一声好。。我们差点成同学 给张我训练RBF-SVM选参数的图 【 在 chentingpc 的大作中提到: 】 : 帮顶，顺便给个个人经验吧：用SVM的时候一般都是手调参数的，因为SVM训练好慢。。用cross-validation等做model selection太烦了。 : 记得LIBSVM包的README有关于参数设定的简单说明，这里也有个经验贴：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ae183910101cxbv.html。如果lz真想研究透这个问题，花时间去看paper吧，反正我现在还没真正弄懂。