machine-learning - 重みの SVM ベクトル

Question

分類タスクがあり、svm_perfアプリケーションを使用しています。

問題は、モデルをトレーニングして、機能の重みを取得できるかどうかです。

アルファを出力する-aパラメータがあります。正直なところ、SVM でアルファを思い出せません。重みは常にwだと思います。

Answer 1

線形 SVM を実装している場合は、 and learnによって出力されたモデル ファイルに基づくPython スクリプトがあります。より具体的には、重みはサポート ベクターの場所であり、トレーニング済みサンプルのカテゴリです。svm_learnsvm_perf_w=SUM_i (y_i*alpha_i*sv_i)sv_iy_i

非線形 SVM を使用している場合、重み係数が入力空間に直接関係しているとは思いません。それでも、決定関数を取得できます。

f(x) = sgn( SUM_i (alpha_i*y_i*K(sv_i,x)) + b );

Kカーネル関数はどこにありますか。