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| data_mining:svm [2014/08/17 20:47] – [Parameterwahl] phreazer | data_mining:svm [2014/08/17 21:05] – [Parameterwahl] phreazer | ||
|---|---|---|---|
| Line 98: | Line 98: | ||
| Niedriges C: Hoher Bias, niedrige Varianz => Underfitting | Niedriges C: Hoher Bias, niedrige Varianz => Underfitting | ||
| - | $sigma^2$ | + | $\sigma^2$ |
| Groß: Features variieren sanfter | Groß: Features variieren sanfter | ||
| Line 109: | Line 109: | ||
| * Kein Kernel (linear Kernel): n groß, m klein | * Kein Kernel (linear Kernel): n groß, m klein | ||
| * Gaussian Kernel: n klein, m groß | * Gaussian Kernel: n klein, m groß | ||
| + | * Implementierung der Ähnlichkeitsfunktion (bzw. Features $f_i$) | ||
| + | * Feature Scaling vor Verwendung des Gaussian Kernel $||v||^2 = v_1^2 + v_2^2 + \dots + v_n^2$ | ||
| + | * Polynomial Kernels: Eher selten benutzt | ||
| + | * Weitere | ||
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| + | Manche Ähnlichkeitsfunktionen erzeugen keine gültigen Kernel. Diese müssen Mercer' | ||
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| + | ===== Algowahl ===== | ||
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| + | * Wenn n groß gegenüber m: Log Reg oder SVM ohne Kernel | ||
| + | * Wenn n klein (1-1000) und m mittelgroß (10-10000): SVM mit Gaussian Kernel | ||
| + | * Wenn n klein (1-1000) und m groß (50000+): Mehr Features + Log Reg oder SVM ohne Kernel | ||
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