如何使用 Accord.NET 构建 RBF 内核 SVM 分类器，包括超参数优化调整？
How to build a RBF kernel SVM classifier using Accord.NET including hyperparameter optimisation tuning?
我一直在使用 libsvm，但现在由于各种原因我想改用 Accord.NET。
我想构建一个带有 RBF 内核的 SVM（在 Accord.NET 中似乎被称为高斯内核？）。但是，我也想通过超参数调整来做到这一点，例如优化成本和伽玛。
我通过示例学习得最好，所以如果有人有如何执行此操作的示例，那将非常有帮助。否则，如果您至少可以为我指出正确的 API 参考文献的方向，那也可以。
Accord 提供了几个继承自 IRadialBasisKernel 接口的内核：
文档中有一些用于优化 SVM 的示例：
我一直在使用 libsvm，但现在由于各种原因我想改用 Accord.NET。
我想构建一个带有 RBF 内核的 SVM（在 Accord.NET 中似乎被称为高斯内核？）。但是，我也想通过超参数调整来做到这一点，例如优化成本和伽玛。
我通过示例学习得最好，所以如果有人有如何执行此操作的示例，那将非常有帮助。否则，如果您至少可以为我指出正确的 API 参考文献的方向，那也可以。
Accord 提供了几个继承自 IRadialBasisKernel 接口的内核：
文档中有一些用于优化 SVM 的示例：