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This complete matlab for neural network

发信人: fpzh (fpzh), 信区: DataMining
标  题: Re: libsvm问题？
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Jun 11 22:09:04 2003)

有没有做Scale，如果做了Scale，那么训练数据和测试数据要一致才行。
如果再不行，考虑作模型选择（感觉这应当是必需的），如果数据量不大，可以考虑用
LibSVM的Python


【 在 arltrar (苦行僧) 的大作中提到: 】
: 使用RBF核函数，通过设置核参数g和错分惩罚参数c可以在训练集上得到正确率很
: 高（甚至100%的正确分类）的分类器，但是，此分类器在测试集上的预测结果并
: 不理想（65%左右）。
: 这是否说明样本（试验样本为两类六维，80+80）本身的特性比较差？怎样提高它的
: 范化能力呢？
: 请大虾点拨。谢。


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※ 来源:．南京大学小百合站 bbs.nju.edu.cn．[FROM: 211.81.59.105]