标签: machine-learning svm
我正在训练支持向量机(SVM)。每个训练向量包括两个大小相等且符号相反的特征,即 F1 = -F2 。
这样做有什么意义吗?
其中一项功能是多余的,最好删除吗?
以上的答案是否依赖于正在使用的内核?我目前正在使用高斯/径向基函数(RBF)内核。
答案 0 :(得分:5)
拥有这两个功能是没有意义的;几何上,它们在一条线上定义一个位置,也可以由一个特征捕获。删除其中一个。
答案 1 :(得分:1)
在机器学习中,拥有独立功能并删除多余功能是件好事。如果设计相反的功能,它无济于事。