我正在学习机器学习。 我研究了一些关于确定svm参数范围的文档。 其中一些提供10的功率，如[1,10,100，..]，另一个提供2的功率，如[0.03125,0.125,0.5,2,8，....]。 我想使用sklearn包的网格搜索来运行svm。 我不知道哪个范围适合。 他们之间有什么区别？
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这看起来更像Cross Validated的问题。无论如何，对此没有明确的答案，但你可以依靠他人的经验和智慧。通常，您希望扩展数据。 SVM尤其受益于数据扩展。你可以在python中考虑MinMaxScaler之类的方法，如下所述：What is a good range of values for the svm.SVC() hyperparameters to be explored via GridSearchCV()?
然后，需要使用CV和/或gridsearch找到内核和值。范围值总是取决于您的数据，但人们总是发现对数标度特别有用。请在此处查看此文档：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf
希望这会有所帮助。 祝你好运！