Image processing 基于卡方核与rbf核的线性支持向量机_Image Processing_Computer Vision_Svm_Libsvm_Pattern Recognition

Image processing 基于卡方核与rbf核的线性支持向量机

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我有一个大约2000维的特征向量。都是直方图特征

我不知道在我的例子中哪个是有效的：用RBF核还是卡方核来应用SVM

在我的例子中，你能给我推荐一个有效的核吗？

一般来说，卡方核和交集核最适合直方图风格的特征向量。然而，结果往往会因数据、直方图归一化、核参数等而异。因此，选择核类型、SVM和核参数的最佳方法是使用交叉验证进行经验验证

此外，仅供参考，仅当核是线性的时，支持向量机才是线性的。使用卡方核、交集核、RBF核和多项式核，svm将不再是线性的