sklearn实战：SVM（线性核函数，多项式核函数，高斯核函数比较）

最新推荐文章于 2025-03-27 00:32:13 发布
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分类专栏： scikit-learn 机器学习
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%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_hyperplane(clf, X, y, 
                    h=0.02, 
                    draw_sv=True, 
                    title='hyperplan'):
    # create a mesh to plot in
    x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
    y_min, y_max = X[:,
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【机器学习】必会核函数之：线性核函数
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07-29 1027
必会核函数之：线性核函数
AI学习指南数学工具篇-核函数之线性核(Linear Kernel)
俞兆鹏的博客
05-19 1861
线性核函数是一种最简单的核函数，它可以用来处理线性可分数据。KxixjxiT⋅xjKxi​xj​xiT​⋅xj​其中，xix_ixi​和xjx_jxj​分别表示样本的特征向量，xiTx_i^TxiT​表示xix_ixi​的转置。在支持向量机中，线性核函数可以直接将原始特征空间中的数据映射到高维特征空间中，从而实现数据的线性可分。
支持向量机SVM①——Sklearn核函数参数介绍(线性&高斯&多项式&sigmond)
cindy407的博客
06-28 2万+
本来想先写一篇支持向量机的原理篇，结果在白天钻研，晚上做梦都在思考的2周后，还是没有搞太明白，实在是见识到了人类智慧的博大精深和自我的渺小。因此我还是先从应用下手，先用到慢慢体会好了。本篇主要介绍sklearn库的svm的分类和回归参数，其中重点介绍四大核函数的参数。 之前在未调参的情况下将svm和决策树、贝叶斯进行了分类对比，发现训练器分数巨低，且训练过程时间是真的长，长到怀疑人生。所以想要SV...
线性SVM，线性可分SVM与核函数
rexyang97的博客
06-27 3105
SVM即支持向量机（support vector machine），是一种分类算法。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。它将实例的特征向量映射为空间中的一些点。如： 而SVM要做的事情就是找到那么一条线， “最好地” 区分这两类点，以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。划分的线是可以有无数条的。 那么哪一条线是最好的呢。SVM 将会寻找可以区分两个类别并且能使间隔（margin or gap）最大的划分超平面。比较好的划分超平面，样本局部扰动时对它的影响最小、产生的分类结果最
核函数（机器学习深度学习）
最新发布
weixin_71288092的博客
03-27 1207
核函数在深度学习中并非主流工具，但其在处理小样本数据、提升模型可解释性、结合概率建模等方面具有独特价值。
线性核函数
hello！
07-08 1172
Kxyx⋅yKxyx⋅y其中，xxx和yyy是输入空间的向量，⋅\cdot⋅表示向量的点积（内积）。
SVM模型应该选择线性核还是高阶RBF核
weixin_42480762的博客
12-21 1818
SVM中常用核函数一般是线性核函数和高斯核函数。以sklearn中的SVC，提供的’linear’和’rbf’做说明。面向[n,m]原始数据集，一般的选取准则： 相对于n，m很大。比如m≥n, m=10000, n=10~1000,即(m/n)>10。考虑’linear’ m很小，n一般大小。比如m=1-1000, n=10~10000,即(m/n)在[0.0001,100]。考虑’rbf’ m很小，n很大。比如n=1-1000，m=50000+，即(m/n)在[~,0.02]。考虑’linear’.
SVM中的核函数
xiaocong1990的博客
04-18 1万+
1 核函数本质 ​核函数的本质可以概括为如下三点： 1）实际应用中，常常遇到线性不可分的情况​。针对这种情况，常用做法是把样例特征映射到高维空间中，转化为线性可分问题。 2）将样例特征映射到高维空间，可能会遇到维度过高的问题​。 3）针对可能的维灾难，可以利用核函数。核函数也是将特征从低维到高维的转换，但避免了直接进行高维空间中的复杂计算，​可以在低维上进行计算，却能在实质上将分类效果表现
python高斯核函数_机器学习：SVM（核函数、高斯核函数RBF）
weixin_39884144的博客
11-29 4337
一、核函数（Kernel Function）1）格式K(x, y)：表示样本 x 和 y，添加多项式特征得到新的样本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的样本经过计算得到的值；在 SVM 类型的算法 SVC() 中，K(x, y) 返回点乘：x' . y' 得到的值；2）多项式核函数业务问题：怎么分类非线性可分的样本的分类？内部实现：对传入的样本数据点添加多项式项；新的样本数据点进行点乘，返回...
sklearn svm如何选择核函数_SVM——Sklearn库实现
weixin_34450111的博客
02-04 2244
SVM简介输入输出适用的数据集说明SVM(支持向量机)训练数据集识别结果小样本、非线性及高维、超高维模式识别问题中有优势；就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好基于分类边界的方法：将低维空间的点映射到高维空间，使它们成为线性可分，再使用线性划分的原理来判断分类边界。内存消耗大，难以解释，运行和调参麻烦。能够处理非线性特征的相互作用；无需依赖整个数据；可以提高泛化能力...
Sklearn专题七：支持向量机SVM-非线性SVM与核函数
Colorfully_lu的博客
12-23 2009
核函数能够帮助我们解决三个问题： 第一，有了核函数之后，我们无需去担心 究竟应该是什么样，因为非线性SVM中的核函数都是正定核函数(positive defifinite kernel functions)，他们都满足美世定律(Mercer's theorem)，确保了高维空间中任意两个向量的点积一定可以被低维空间中的这两个向量的某种计算来表示（多数时候是点积的某种变换）。 第二，使用核函数计算低维度中的向量关系比计算原本的要简单太多了。 第三，因为计算是在原始空间中进行，所以避免了维
sklearn----SVM高斯核与多项式核函数
qq_31723281的博客
07-10 3917
from sklearn import svm import numpy as np import time from sklearn.model_selection import ShuffleSplit from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_...
SVM核函数
zyp361161的博客
02-17 492
SVM, 线性 构型（分类面为超平面 ）， kernel 线性：
机器学习之支持向量机实例，线性核函数 多项式核函数 RBF高斯核函数 sigmoid核函数
qq_46556714的博客
04-30 3611
文章目录支持向量机实例1.线性核函数2.多项式核函数3.RBF高斯核函数4.sigmoid核函数代码：结果： 支持向量机实例 1.线性核函数 def test_SVC_linear(): ''' 测试 SVC 的用法。这里使用的是最简单的线性核 :param data: 可变参数。它是一个元组，这里要求其元素依次为训练样本集、测试样本集、训练样本的标记、测试样本的标记 :return: None ''' iris = datasets.load_iris()
SVM——（五）线性不可分之核函数
空字符
11-18 5150
本文主要包含以下内容：1.从线性不可分谈起 2.将低维特征映射到高维空间 3.核函数的有效性 4.常用核函数1.从线性不可分谈起我们之前谈到的情况都是线性可分的，也就是说总能找到一个超平面将数据集分开。 但现实总是那么不完美，大多情况都是线性不可分的。如下图所示：我们应该怎么才能将其分开呢？有人说用曲线能将其分开；对，曲线确实能将数据集分开，但如果用曲线，那还能叫支持向量机么。那到底又该怎么弄
SVM的核函数之线性和高斯的选择
Jack_kun的博客
12-20 1万+
Table of Contents 关于SVM中线性核函数和高斯核函数的选择1.基本数据准备2.各情况对比1. SVM(kernel='linear')：直接采用数据集[966,1850]2. SVM(kernel='rbf')：直接采用数据集[966,1850]3. LR：直接采用数据集[966,1850]4. 降维之后3.小结 关于SVM中线性核函数和高斯核函数的选择 SVM中常用核函数一般是...
核函数 高斯核函数，线性核函数，多项式核函数
热门推荐
TranSad的博客
01-17 3万+
核函数是我们处理数据时使用的一种方式。对于给的一些特征数据我们通过核函数的方式来对其进行处理。我们经常在SVM中提到核函数，就是因为通过核函数来将原本的数据进行各种方式的组合计算，从而从低维数据到高维数据。比如原来数据下样本点1是x向量，样本点2是y向量，我们把它变成e的x+y次方，就到高维中去了。 把数据映射到高维在我们直观上理解起来是很难的，其实也并不用深刻理解，因为做这些的目的只是为了让机器去理解，帮助机器通过自己的模型去更好的挖掘一些语义信息。所以对于我们人来说，“样本点1是x向量，样本点...
核函数
anpu8252的博客
06-15 422
## 核函数 Linear Kernel 线性核是最简单的核函数，核函数的数学公式如下： Polynomial Kernel 多项式核实一种非标准核函数，它非常适合于正交归一化后的数据，其具体形式如下： 这个核函数是比较好用的，就是参数比较多，但是还算稳定。 Gaussian Kernel 这里说一种经典的鲁棒径向基核，即高斯核函数，鲁棒径向基核对于数据中的噪音有着较好的抗...
西瓜书课后习题6.2 通过sklearn.svm训练 线性核，高斯核 SVM
weixin_41056428的博客
12-05 2999
import csv from sklearn import svm def dataSet(filename): ''' 获取西瓜3.0alpha数据集 ''' X = [] Y = [] with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) head_row = n...
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