উত্তর:
আমি নিম্নলিখিত তাত্ত্বিক দিকনির্দেশনা পরামর্শ করব। আপনি যখন গাউসিয়ান আরবিএফ কার্নেল ব্যবহার করছেন, আপনার বিভাজক পৃষ্ঠটি প্রতিটি সমর্থন ভেক্টরকে কেন্দ্র করে বেল-আকৃতির পৃষ্ঠগুলির সংমিশ্রণের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হবে। প্রতিটি বেল-আকৃতির পৃষ্ঠের প্রস্থ বিপরীতভাবে আনুপাতিক হবে। এই প্রস্থটি যদি আপনার ডেটার জন্য ন্যূনতম জোড়া-ভিত্তিক দূরত্বের চেয়ে কম হয় তবে আপনার মূলত অতিরিক্ত মানানসই হবে। যদি এই প্রস্থটি আপনার ডেটার জন্য সর্বাধিক যুগল-নির্ভর দূরত্বের চেয়ে বড় হয় তবে আপনার সমস্ত পয়েন্ট এক শ্রেণিতে পড়ে এবং আপনারও ভাল পারফরম্যান্স নেই। সুতরাং সর্বোত্তম প্রস্থ এই দুটি চরমের মধ্যে কোথাও হওয়া উচিত।
না, এটি মূলত ডেটা নির্ভর। গ্রিড অনুসন্ধান (লগ-ট্রান্সফর্মড হাইপার-প্যারামিটারগুলির ওপরে) খুব ভাল পদ্ধতি যদি আপনার কাছে কেবল সুরের জন্য খুব অল্প সংখ্যক হাইপার-প্যারামিটার থাকে তবে গ্রিড রেজোলিউশনটি খুব সূক্ষ্ম করে তুলবেন না বা আপনার টিউনিংয়ে অতিরিক্ত ফিট করার সম্ভাবনা রয়েছে নির্ণায়ক। বড় সংখ্যক কার্নেল প্যারামিটারগুলির সমস্যাগুলির জন্য, আমি দেখতে পাই নেল্ডার-মিড সিমপ্লেক্স পদ্ধতিটি ভালভাবে কাজ করে।
pair-wise distance for your data= স্কেলিংয়ের পরে সাধারণ ইউক্যালিডিয়ান দূরত্ব?