我希望使用LIBSVM的一类SVM来训练训练样本以获得模型 . 然后，我使用该模型来预测新的测试数据，并且训练数据是否是相同类型 . 在培训过程中，我有一些问题如下：
训练样本是否都是正面的例子？
哪个内核函数可以获得更好的结果，线性内核或RBF内核？
nu值对模型的影响是什么？
没有使用类标签，因此使用负面示例进行培训并不是一个真正的概念
最好的内核取决于您拥有的数据类型 . 很容易尝试两个或更多 .
根据Scholkopf's paper，nu是
"an upper bound on the fraction of outliers"
"a lower bound on the fraction of SVs" .
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没有使用类标签，因此使用负面示例进行培训并不是一个真正的概念
最好的内核取决于您拥有的数据类型 . 很容易尝试两个或更多 .
根据Scholkopf's paper，nu是
"an upper bound on the fraction of outliers"
"a lower bound on the fraction of SVs" .