[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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375(2): (ﾜｯﾁｮｲ df02-zGAl) 2019/01/31(木)08:45 ID:j1saZfoH0(1) AAS
単に、背景にある関数が線形に近いなら線形カーネルの方が成績が良くなるってことだよな
無駄にカーネルの表現力が高いとノイズに影響されやすくなる
関係ないが、多項式カーネルは次元を高くするほどフィッティングの成績は良くなると思ってたんだが
高くしすぎると悪化することもあるのを見て驚いた
サポートベクトルや素性の数に比べて次元を高くしすぎると逆に制約になるってことかね
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