【Sklearn】基于支持向量机算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

最新推荐文章于 2024-03-01 01:09:53 发布
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分类专栏： # sklearn模型 python 文章标签： 支持向量机 算法 sklearn
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本文介绍了支持向量机（SVM）的基本原理，包括最大间隔、支持向量和核函数的概念。SVM通过寻找最大化分类间隔的超平面来实现线性和非线性分类。此外，还讨论了SVM的关键参数，如正则化参数C、核函数类型等，以及如何使用SVM进行数据分类。提供了代码示例和资源下载链接。

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【Sklearn】基于支持向量机算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

1.模型原理

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归的监督学习算法，其基本思想是在特征空间中找到一个能够最大化分类间隔（Margin）的超平面，从而将不同类别的样本正确分类。以下是SVM的数学模型和模型原理的解释：

1.1 数学模型

假设我们有一个训练数据集，包含 N N N个样本，每个样本由特征向量

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在实际应用中，还需要根据具体问题选择合适的距离度量、权重等参数，以及处理距离相等的情况等。根据这K个最近邻居的标签，预测测试数据点的标签。对于分类任务，可以通过多数表决的方式，即选择K个邻居中出现最多次的标签作为预测标签。对于分类任务，根据最近邻居的标签进行多数表决，选择出现次数最多的标签作为测试数据点的预测标签。从训练数据集中选择K个与测试数据点距离最近的数据点，这些数据点就是测试数据点的“最近邻居”。计算测试数据点与训练数据集中每个点之间的距离，使用所选择的距离度量（如欧氏距离）。
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参考url: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.07-support-vector-machines.html 支持向量机(support vector machine，SVM)是非常强大、灵活的有监督学习算法，既可以用于分类、也可用于回归。 1、支持向量机的由来 　　判别分类方法：不再为每类数据建模，而是用一条分割线(...
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数据源需要生成整数，不然会报错 ValueError: Unknown label type: ‘continuous’ - sklearn 线性逻辑回归分类 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #元数据生成 x_data = np.random.randint(1,20,5) y_data = np.random.randin..................
【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
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08-14 1991
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【Sklearn】基于多层感知器算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
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08-15 3291
它包含输入层、若干个隐藏层和输出层，每个神经元都与前一层的所有神经元连接，而隐藏层和输出层的神经元通过权重进行连接。在这个例子中，创建了一个包含一个100个神经元的隐藏层和一个包含50个神经元的隐藏层的多层感知器模型。通过一系列权重和激活函数的计算，将输入层的特征转化为更高层次的表示。通过计算损失函数关于权重的梯度，然后使用梯度下降优化方法来更新权重，使损失函数减小。最后一个隐藏层连接到输出层，输出层的神经元表示不同的类别或预测值。)，隐藏层神经元的权重为 ()，输出层神经元的权重为 (
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ModuleNotFoundError: No module named 'sklearnex' 1.介绍 这是一个面向 Scikit-learn 的英特尔扩展包，是加速 Scikit-learn 应用的无缝方式 官方doc：scikit-learn-intelex ·PyPI 2.安装 pip install scikit-learn-intelex conda install scikit-learn-intelex -c conda-forge conda install sc
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