Kernel function – SVM models are bu

Kernel function – SVM models are built around a kernel function that transforms the input data into an n-dimensional space where a hyperplane can be constructed to partition 86the data. DTREG provides four kernel functions, Linear, Polynomial, Radial Basis Function (RBF) and Sigmoid (S-shaped). There is no way in advance to know which kernel function will be best for an application, but the RBF function has been found to do best job in the majority of cases.

Kết quả (Việt) 1:

Chức năng hạt nhân-SVM mô hình được xây dựng xung quanh một chức năng hạt nhân biến đổi đầu vào dữ liệu vào một không gian n-chiều nơi một hyperplane có thể được xây dựng để phân vùng 86the dữ liệu. DTREG cung cấp bốn chức năng hạt nhân, tuyến tính, đa thức, chức năng cơ sở xuyên tâm (RBF) và Sigmoid (hình chữ S). Có là không có cách nào trước để biết có chức năng hạt nhân sẽ là tốt nhất cho một ứng dụng, nhưng chức năng RBF đã được tìm thấy công việc tốt nhất trong đa số trường hợp.

Kết quả (Việt) 2:

Chức năng hạt nhân - mô hình SVM được xây dựng xung quanh một chức năng hạt nhân biến đổi dữ liệu đầu vào vào một không gian n chiều, nơi một siêu phẳng có thể được xây dựng để phân vùng 86the dữ liệu. DTREG cung cấp bốn chức năng hạt nhân, Linear, đa thức, hàm Cơ sở Radial (RBF) và sigma (hình chữ S). Không có cách nào trước để biết được chức năng hạt nhân sẽ là tốt nhất cho một ứng dụng, nhưng chức năng RBF đã được tìm thấy để làm công việc tốt nhất trong đa số trường hợp.