刚入行新人的两个问题

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发信人: cxwcxw2001 (羲和望舒), 信区: DataSciences
标题: 刚入行新人的两个问题
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Nov 27 00:19:38 2014, 美东)

刚刚转入data science不到两个月，所知甚少，如果有大牛觉得我的问题太过白痴，请
见谅！

这几天在做一个project，有了两个发现，也算是问题，在此分享，希望版上各位同仁
大牛能够解答。

（1）用Radial SVM做classification,一开始忘了normalization（数据的scale差异极
大，有的在0-1波动，有的超过1000，的确有这个必要），赶紧perform normalization
后发现accuracy,sensitivity, kappa这些metric基本没有significant improvement (
平均就增加了0.05左右)。不知道这是为何？

（2）Andrew Ng在他的cousera lecture vedio里说如果number of training samples
is intermediate compared to the number of features （他说的范围是指前者10-10
,000，后者1-1000），radial SVM要比linear SVM好。我的data set有99个obs, 20个
features,应该属于radial SVM表现较优的那个范围。但是，10-fold cross
validation的结果却显示linear SVM的各个accuracy metrics都要优于radial SVM.

我的想法是，在model和algorithm的选择上似乎并不存在一个rule of thumb,更多时候
是需要靠不断的实验来寻找最优的algorithm。不知道这个想法对不对？
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