用于SVM训练的略微偏斜的图形

时间:2016-10-08 09:51:57

标签: machine-learning octave svm

我在课程上学习ML课程并且我的SVM训练代码是正确的,但该图表与pdf中提供的解决方案不匹配。我不明白为什么或我的代码中出现了什么问题。

以下是我的解决方案。我还附上了图表,首先是提供的解决方案,另一个是我的。enter image description here enter image description here

 function [C, sigma] = dataset3Params(X, y, Xval, yval)

 C = 1;
 sigma = 0.3;

 vals= [0.01 0.03 0.1 0.3 1 3 10 30];
 err=1000000000;

 for i=1:8
 for j= 1:8

 ex_C=vals(i);
 ex_sigma=vals(j);

 model=svmTrain(X, y, ex_C, @(x1,x2) gaussianKernel(x1,x2,ex_sigma));

 predictions = svmPredict(model, Xval);
 sam_err= mean(double(predictions ~= yval));

 if sam_err <= err
 C=ex_C;
 sigma=ex_sigma;
 err=sam_err;

 end 

 end

 end

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

轮廓应为contour(X1, X2, vals, [0.5 0.5], 'b');