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只需更改gamma值即可生成以下绘图 。
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随着gamma值的增加 ， 模型变得过拟合 。 数据点需要非常接近才能组合在一起 ， 因为相似半径随着gamma值的增加而减小 。
在gamma值为0.01、1和5时 ， RBF核函数的精度分别为0.89、0.92和0.93 。 这些值表明随着gamma值的增加 ， 模型对训练集的拟合度逐渐增加 。
gamma与C参数对于线性核 ， 我们只需要优化c参数 。 然而 ， 如果要使用RBF核函数 ， 则c参数和gamma参数都需要同时优化 。 如果gamma很大 ， c的影响可以忽略不计 。 如果gamma很小 ， c对模型的影响就像它对线性模型的影响一样 。 c和gamma的典型值如下 。 但是 ， 根据具体应用 ， 可能存在特定的最佳值：
0.0001 < gamma < 10
0.1 < c < 100

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