SVM矢量的重量

Question

我有一个分类任务，我使用svm_perf应用程序。

问题是培训了模型我不知道是否有可能获得功能的重量。

有一个输出alphas的 -a 参数，老实说我不记得SVM中的alphas我认为权重总是 w 。

Answer 1

如果您正在实施线性SVM，则基于svm_learn和svm_perf_的模型文件输出有Python script学习。更具体地说，权重只是w=SUM_i (y_i*alpha_i*sv_i)，其中sv_i是支持向量，y_i是受过训练的样本的类别。

如果您使用非线性SVM，I don't think the weights coefficients are directly related to the input space。然而，您可以获得决策功能：

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

其中K是你的内核函数。