参数选择

我想了解在SVM中如何进行交叉验证。我了解SVM是一种支持向量机，它是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。但是我不确定如何在SVM中使用交叉验证进行模型选择和调整超参数。我希望能够了解如何在SVM中实现交叉验证，以及是否需要将其与其他技术一起使用来提高分类准确性。如果有相...

作为机器学习新手，我在使用逻辑回归算法时遇到了困难，即如何选择正则化参数。我在构建模型后，发现模型存在过度拟合的问题，导致在新数据上的表现不够理想。考虑到正则化可以解决过度拟合的问题，我想请教大家在使用逻辑回归算法时应该如何选择正则化参数，以打造更准确的模型，感...

我在使用R语言时，想要进行概率密度估计，但并不知道如何实现。请问，有哪些方法可以用于在R语言中进行概率密度估计？如何进行参数选择？对于不同的数据类型，是否有不同的方法？希望得到详细的解释和案例说明，谢谢！ ...

我最近在使用SVM进行分类，但是我不确定如何选择最优的核函数参数，我尝试了几个不同的参数，但是结果并不理想。所以我想请问一下，有没有哪些方法或技巧可以帮助我选择最优的核函数参数呢？如果有人能够提供一些步骤或代码实现，将非常感激。 ...

我正在探索在k近邻算法中如何正确地选择k值。需要选择一个合适的k值来平衡偏差和方差，同时又要确保分类器的性能尽可能好。我尝试了不同的k值，但发现自己无法很好地解决这个问题。我想请问一下，有没有哪些特定的技术或方法可以帮助我更好地选择k值，以提高k近邻算法的准确性？非常感谢！ ...

我想了解关于如何使用贝叶斯思想来精细地选择线性回归模型的参数。我已经尝试了一些基础调参方法，但仍然不能找到最优参数。我想知道使用贝叶斯思想的过程和技巧，以及如何在Python中实现。我希望能够了解不同的先验分布、后验分布和贝叶斯公式对于参数选择的影响，并且如何采样和优...

我正在探索如何选择SVM中的最优核函数参数和正则化参数。我对此一无所知，我想知道如何确定最佳参数。我正在尝试使用SVM进行二分类，但在选参数时遇到了问题。我已经尝试了一些参数选项，但仍无法有效识别分类。我需要帮助指导如何正确选择最优参数。是否有哪位专家可以分享一下他们...

作为一个新手，在使用k近邻算法时，我对于如何进行模型选择感到比较困惑。我了解到，在k近邻算法中，需要选择的参数包括k值、距离度量方式等，但是不同的参数选择会导致模型的性能表现不同。因此，我想请教有经验的老师，如何从实践中进行模型选择？在进行模型选择时需要注意哪些问题...