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Stack Overflow用户

提问于 2015-03-01 08:58:52

回答 1查看 250关注 0票数 1

我正在尝试为一些训练数据构建一个内核模型。使用的模型是支持向量回归，输入数据集大约是58个样本，其中X是大小为5的向量，Y是双精度值。示例:X= 300678，10,6,1,3 -Y= 18.38.这个小数据集的训练(拟合)花费了太长的时间(超过5分钟)，这是合理的还是出了问题？

发布于 2015-03-01 17:18:24

你应该规范化你的数据。看看X的第一个特征，它是300k。另一个特征比第一个特征相对较小。http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.normalize.html

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/28788864

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