data_mining:svm

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data_mining:svm [2014/08/17 20:55] – [Kernelwahl] phreazerdata_mining:svm [2014/08/17 21:04] – [Kernelwahl] phreazer
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 Manche Ähnlichkeitsfunktionen erzeugen keine gültigen Kernel. Diese müssen Mercer's Theorem erfüllen (aufgrund Optimierungen und Konvergenz). Manche Ähnlichkeitsfunktionen erzeugen keine gültigen Kernel. Diese müssen Mercer's Theorem erfüllen (aufgrund Optimierungen und Konvergenz).
 +
 +===== Algowahl =====
 +
 +  * 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
 +
  • data_mining/svm.txt
  • Last modified: 2014/08/17 21:11
  • by phreazer