एक समर्थन वेक्टर मशीन (एसवीएम) में हाइपरपैरामीटर गामा के लिए सबसे अच्छा मूल्य उपयोग किए जा रहे डेटासेट की विशिष्टताओं और हल की जा रही समस्या पर निर्भर करता है। गामा निर्णय सीमा पर एक एकल प्रशिक्षण उदाहरण के प्रभाव को परिभाषित करता है। गामा के लिए एक बड़ा मूल्य अधिक जटिल निर्णय सीमा में परिणाम देता है, जबकि एक छोटा मूल्य एक चिकनी सीमा में परिणाम देता है। गामा के लिए सबसे अच्छा मूल्य खोजने के लिए सबसे आम विधि क्रॉस-वैलिडेशन के साथ ग्रिड खोज के माध्यम से है।
एसवीएम में हाइपरपैरामीटर गामा के लिए सबसे अच्छा मूल्य क्या है?