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53. 优化 SVM 训练速度 - 机器学习实验演示
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由于 SVM 分类器是二进制分类器,将需要使用 one-versus-all 来对所有 10 位数字进行分类。当数据量较大时,我们需要注意训练的时间,如果使用交叉验证进行超参数的选择速度就会变得很慢,此时可能希望使用小型验证集来调优超参数,以加快这个过程。在本次实验中,将首先利用 MNIST 数据集创建 SVM 分类器,为了加快训练交叉验证的速度,选择其中的一部分验证集进行超参数调优。 ======================== 个人用户获取视频内相关代码及数据集,请微信搜索小程序【跨象乘云AI补习社】访问订阅。注:全部实验演示视频、代码、数据集仅授权予个人用户学习与实验使用。禁止用于二次销售、分发传播、课堂教学及培训用途。校企用户采购请通过微信公众号【跨象乘云】与客户经理联系。 视频原创制作:广州跨象乘云软件技术有限公司 企业网站:https://www.080910t.com
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