The choice of kernel function is fo

The choice of kernel function is foundational to construct an SVM of
good performance. The RBF kernel function is applicable in many cases
such as lower dimension, high dimension, small sample, and large
sample, and it has a wide domain of convergence. In this paper, the
kernel function was set as RBF kernel function:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เลือกฟังก์ชันเคอร์เนลเป็นพื้นฐานในการสร้างการ SVM ของประสิทธิภาพที่ดี ฟังก์ชันเคอร์เนล RBF จะใช้ได้ในหลายกรณีลดขนาด มิติสูง อย่าง และขนาดใหญ่ตัวอย่าง และมีโดเมนกว้างบรรจบกัน ในกระดาษนี้ การฟังก์ชันเคอร์เนลได้จัดตั้งเป็น RBF ฟังก์ชันเคอร์เนล:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทางเลือกของฟังก์ชันเคอร์เนลเป็นพื้นฐานการสร้าง SVM ของ
ผลงานที่ดี ฟังก์ชั่น RBF เคอร์เนลมีผลบังคับใช้ในหลายกรณี
เช่นมิติที่ต่ำกว่ามิติสูงกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กและขนาดใหญ่
ตัวอย่างและมันมีโดเมนกว้างของคอนเวอร์เจนซ์ ในกระดาษนี้
ฟังก์ชันเคอร์เนลถูกกำหนดให้เป็นฟังก์ชั่น RBF เคอร์เนล: