我使用sklearn.svm.SVC(kernel ='rbf')来分类图像数据,这是非常好的工作.线性SVM通过在两个类之间放置超平面来对数据进行分类.在rbf SVM的情况下,平面将处于无限维度.对于任何测试点,我们可以使用预测来检查它属于哪个.在线性情况下,我们可以通过获得超平面的方程式来手动获得预测.我们如何在rbf SVM案例中做到这一点.在rbf SVM案例中如何准确预测.
kernel svm scikit-learn
kernel ×1
scikit-learn ×1
svm ×1