如何测试一个核函数是否为有效核函数

如果我定义了一种方法来确定我的支持向量机分类器中两个输入实体之间的相似性,并将其定义为我的核函数,我如何验证它确实是一个可以使用的有效核函数?

例如,如果我的输入是字符串,而我选择的核函数是某种字符串距离度量,我如何决定是否可以将其用于我的SVM。我知道有效的SVM核函数有一些条件。谁能告诉我这些条件是什么,以及如何验证这些条件?


回答:

核函数必须满足Mercer条件。你也可以在统计论坛上找到你所问问题的答案。

Related Posts

Keras Dense层输入未被展平

这是我的测试代码: from keras import…

无法将分类变量输入随机森林

我有10个分类变量和3个数值变量。我在分割后直接将它们…

如何在Keras中对每个输出应用Sigmoid函数?

这是我代码的一部分。 model = Sequenti…

如何选择类概率的最佳阈值?

我的神经网络输出是一个用于多标签分类的预测类概率表: …

在Keras中使用深度学习得到不同的结果

我按照一个教程使用Keras中的深度神经网络进行文本分…

‘MatMul’操作的输入’b’类型为float32,与参数’a’的类型float64不匹配

我写了一个简单的TensorFlow代码,但不断遇到T…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注