周志华《机器学习》课后习题解答系列（七）：Ch6.2 - 支持向量分析实验

最新推荐文章于 2023-11-06 20:53:29 发布
原创 最新推荐文章于 2023-11-06 20:53:29 发布 · 3.9k 阅读 · 23 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习 #支持向量机 #核函数 #python #sklearn

查看相关答案和源代码，欢迎访问我的Github：PY131/Machine-Learning_ZhouZhihua.

6.2 支持向量分析实验

题目

这里写图片描述

(注：本题实验基于python，另外，sklearn库已集成了libsvm库，并在其基础上扩展形成了自带svm工具库，这里我们采用该sklearn-svm工具库开展实验）

查看本实验完整代码

数据预处理

生成数据watermelon_3a.csv，将类别编码为 0（否），1（是），基于pandas读取数据，做出可视化界面如下：</

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
周志华《机器学习》习题6.2
WUTab的博客
01-17 5382
6.2 试用LIBSVM，在西瓜数据集3.0α\alpha上分别用线性核和高斯核训练一个SVM，并比较其支持向量的差别。我用的是sklearn.svm中的SVC类，这个类是基于LIBSVM实现的。很傻瓜式的几行代码就搞定了，答案是它俩得到一样的支持向量。# -*- coding: utf-8 -*- """Excercise 6.2""" import numpy as np import pan
《机器学习》西瓜书课后题6.2
weixin_42152526的博客
06-09 3294
《机器学习》课后题5.7 不知道为什么别人拟合出来跟我的不太一样 近期应该看一看matpoltlib，感觉把支持向量的边界画出来应该很有意思 然后这几天写一个自己的SVM出来，试试看，感觉会很复杂！希望可以！ python代码 import pandas as pd from sklearn import svm data = [[0.697, 0.460, 1], [0.774...
机器学习-实验一
qq_44458671的博客
11-09 986
实验一 逻辑回归 一、实验目的 加深对逻辑回归算法的理解和认识。 掌握基于逻辑回归的二分类算法和基于 softmax 的多分类算法的设计方法。 二、实验原理 先拟合决策边界(不局限于线性，还可以是多项式)，再建立这个边界与分类的概率联系，从而得到了二分类情况下的概率。 极大似然估计求解的思想和理论依据。 逻辑回归的评价指标。 三、聚类步骤 读入要分类的数据(数据集：iris_data)，并做一些数据格式的预处理，划分训练集和测试集。 选择对鸢尾花实现多分类，可使用 sof
机器学习实验
weixin_48528036的博客
04-07 260
学习机器学习 今天开始构建模型啦，没想到系统学习构建的第一个模型还是决策树>.< 主要内容： ID3算法 CART算法 数据实现并比较 首先需要说的是导入数据 因为之前的实验已经保存过数据了，所以我打算直接把数据导入进来使用，当然在这期间，我也发现了之前代码的一些小纰漏（之前存数据时用的随机种子只用了个，所以导致保存的100个留出法的数据竟然一模一样！所以我稍加改进了之前的代码，让我的100个train/test互不相同。 train = np.load(file="train.npy",a
周志华《机器学习》课后习题解答系列（七）：Ch6 - 支持向量机
热门推荐
Snoopy_Yuan技术部落格
07-25 1万+
本章学习了支持向量机。基础知识部分包括SVC、软间隔、核技巧、SVR等，实践部分涉及了SVM、SVR的实现。
周志华《机器学习》课后习题解答系列（七）：Ch6.3 - SVM对比实验
Snoopy_Yuan技术部落格
07-06 5214
采用UCI-Breast Cancer数据集进行分类实验，对比分析了SVM/BP网络/C4.5决策树...
周志华《机器学习》课后习题个人解答
01-30
周志华《机器学习》课后习题个人解答。各算法都拿numpy和pandas实现了一遍
周志华《机器学习》课后习题解答系列（六）：Ch5.8 - SOM网络实验
Snoopy_Yuan技术部落格
05-02 7221
分析了SOM神经网络基本原理，基于西瓜数据集3.0a进行了实验。
机器学习实验一
10-15
机器学习实验一，梯度下降法与线性回归 This first exercise will give you practice with linear regression. These exercises have been extensively tested with Matlab, but they should also work in Octave, which has been called a “free version of Matlab”. If you are using Octave, be sure to install the Image package as well (available for Windows as an option in the installer, and available for Linux from Octave-Forge ).
机器学习的实验
qq_56751933的博客
08-21 4121
目录 BP神经网络预测波士顿房价 1.神经网络基本概念 1.1概念 1.2发展 CNN RNN GAN 2.神经网络基本框架 2.1单元/神经元 2.2 连接/权重/参数 2.3偏置项 2.4超参数 2.5激活函数 2.6层 3.神经网络算法 4.算法方案 5.实验 6.参考文献 BP神经网络预测波士顿房价 1.神经网络基本概念 1.1概念 神经网络是一种运算模型，由大量的...
《机器学习》慕课版课后习题-第7章
qq_37402392的博客
07-14 3609
中国工信出版集团、人民邮电出版社出版的赵卫东、董亮编著的《机器学习》慕课版 第7章 贝叶斯网络 1.贝叶斯定理的适用条件是什么？ 解：贝叶斯定理的适用条件是条件变量之间的独立性。 2.举例说明贝叶斯定理的应用。 解：传统的垃圾邮件过滤方法是关键词过滤，但这种方法过于绝对，很容易出现误判的情况。贝叶斯过滤会同时考虑关键词在正常邮件和垃圾邮件中出现的概率，并且学习用户的偏好，可以减少误判的可能性。 3.在贝叶斯定理的应用过程中，先验概率如何计算？ 解：先验概率p(θ)的选取是贝叶斯估计关键的一步。在对历史数据进
机器学习简单实验(学习或运算)
超超级钢铁侠
08-04 381
#a为学习速率，w为权值，neww更新权值 import numpy as np b = 0 a = 0.5 x = np.array([[0,1,1],[0,1,0],[0,0,0],[0,0,1]]) d = np.array([1,1,0,1]) w = np.array([b,0,0]) def sgn(v): if v>0: return 1 else
机器学习-实验（一）
weixin_44102889的博客
08-16 600
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据集二、Sklearn-learn数据集的介绍2.1 sklearn数据集2.数据集的划分 前言 看了吴恩达老师的视频，想着要实现里面的算法，把学习过程记录下来。欢迎大家一起交流 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、数据集 数据集有很多种，由公司内部的数据集，比如百度，阿里等，也有许多数据接口，不过是需要花钱的。还有的就是适合我们学习用的数据集。 sklearn kaggle UCI 二、Sklea
【机器学习】机器学习实验一：线性回归（详细代码展示）
wzk4869的博客
02-27 4923
【机器学习】机器学习实验一：线性回归（详细代码展示）
机器学习实验（一）—Linear Regression
灰太狼Polaris的专栏
01-16 7823
前几天做了几个机器学习的简单实验： 机器学习实验二–Logistic Regression 实验一是关于简单的线性回归的实验。下面是我的实验报告的截图（直接把word的内容撸过来，格式就全乱了，没有找到解决办法，直接上图吧，也是一种办法），后面给出工程和文档下载的链接。 实验一实验报告和文档 下面给出线性回归的代码（终于不用发愁排版了。。。。）function test_linear
机器学习实验及学习经验
joker_sxj的博客
11-06 4329
本实验记录作者在学习周志华老师的《机器学习》过程中所做的实验实验所用软件为WEKA，使用教程可见。
机器学习实验（四）
qq_44458671的博客
11-09 1174
实验四 SVM 一、 实验目的 加深对监督学习的理解和认识。 掌握 SVM 分类器的设计方法。 通过鸢尾花的花萼（sepal）和花瓣（petal）的长和宽，建立SVM分类器来判断样本属于山鸢尾（Iris Setosa）、变色鸢尾（Iris Versicolor）还是维吉尼亚鸢尾（Iris Virginica）。 二、实验原理 支持向量机旨在求一个分离超平面。这个超平面使得离它最近的点能够最远。 三、分类步骤 导入鸢尾花数据集; 数据归一化； 训练集和测试数据集划分; 评价分类
机器学习周志华课后习题
最新发布
01-02
### 周志华《机器学习》课后习题解析 #### 训练集与测试集的划分方法 对于拥有1000个样本的数据集，其中500个正例和500个反例，在采用留出法进行数据集划分时，为了维持训练集和测试集中类别的比例相似，可以采取...
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值