支持向量机中的参数C和gamma代表什么含义呢(
支持向量机(SVM)中的参数C和gamma代表什么含义呢? -
C是惩罚系数，理解为调节优化方向中两个指标（间隔大小，分类准确度）偏好的权重，即对误差的宽容度，C越高，说明越不能容忍出现误差，容易过拟合，C越小，容易欠拟合，C过大或过小，泛化能力变差。gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，..
gamma选择径向基函数作kernel该函数自带参数隐含地决定了数据映射新特征空间分布，
C是惩罚系数，理解为调节优化方向中两个指标（间隔大小，分类准确度）偏好的权重，即对误差的宽容度，C越高，说明越不能容忍出现误差，容易过拟合，C越小，容易欠拟合，C过大或过小，泛化能力变差。gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，..
gamma选择径向基函数作kernel该函数自带参数隐含地决定了数据映射新特征空间分布，
C是惩罚系数就是说你对误差的宽容度这个值越高，说明你越不能容忍出现误差gamma是你选择径向基函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布。
C是惩罚系数就是说你对误差的宽容度这个值越高，说明你越不能容忍出现误差gamma是你选择径向基函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布。
gamma是什么 -
1. 在物理学中，Gamma通常代表辐射吸收系数或者能量转换效率的系数。例如，在核物理中，Gamma射线是放射性原子核释放出的高能电磁波。在这种情况下，Gamma代表了这些射线与物质相互作用时的吸收或穿透能力。2. 在计算机科学和机器学习领域，Gamma常用于描述机器学习的模型参数，特别是在支持向量机等算法中。
此外，在机器学习算法中，gamma值作为支持向量机等算法的一个参数，用于控制模型的复杂度和泛化能力。在某些图像处理软件中，gamma校正也被用来调整图像的色彩平衡和亮度分布。随着计算机视觉和人工智能的发展，gamma相关的技术和应用也在不断进步和扩展。综上所述，Gamma是一个具有多种含义和应用领域的术语有帮助请点赞。
第6章 支持向量机 -
SVC主要调节的参数有： C (正则化参数)、kernel (核函数)、degree (多项式维度)、gamma (核函数参数)、coef0 (核函数的常数项)。第一次我用SVC的默认参数，此时的核函数是高斯核函数(kernel=‘rbf’ ,结果测试集的准确度为62.9%,太低了！说明存在严重的过拟合情况。第二次我选择改变核函数说完了。
gamma函数决定分离超平面的形状，默认为数据维度的倒数，提高它的值通常会增加支持向量的数量。考虑到成本函数，默认值通常为1，此时正则项也是常数，正则项越大，边界越小。两幅图的比较说明，惩罚因子有较大影响。扩展除了选择不同的特征集和核函数，还可以借助参数gamma以及惩罚因子来调整支持向量机的性希望你能满意。
scikit learn官网教程笔记(一) -
they try to find a combination of samples to build a plane maximizing the margin between the two classes. Regularization is set by the C parameter:SVMs can be used：SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中：Classes are not always linearly separable in feature space. 后面会介绍。
核svm的重要参数是正则化参数c、核的选择以及与核相关的参数。虽然我们讲的是RBF核，但scikit-learn中还有其他选择，RBF核只有一个参数gamma，它是高斯核宽带的倒数。gamma和c控制的都是模型复杂度，较大的值都对应更为复杂都模型。因此，这两个参数的设定通常是强烈相关的，应该同时调节。