python实现支持向量回归，包括线性，多项式，径向基

最新推荐文章于 2025-02-18 16:19:36 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/UESTC_C2_403/article/details/72848639
该博客通过Python实现了支持向量回归（SVR），分别使用线性、多项式和径向基核函数，并使用波士顿房价数据集进行训练和测试。结果表明，采用径向基核函数的SVR模型在预测效果上表现最佳。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()

from sklearn.cross_validation import train_test_split

import numpy as np;

X = boston.data
y = boston.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state = 33, test_size = 0.25)
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支持向量机SVM在回归问题中的应用：支持向量回归SVR（python代码实现）
weixin_62457573的博客
01-07 3773
支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是支持向量机（SVM）在回归问题上的应用。SVR用于预测一个连续的输出变量，相比于分类任务的SVM，其主要区别在于构造的不再是一个最大间隔的超平面，而是构造一个与目标函数值间隔在一定范围内（ε-insensitive）的最小超平面。与SVM一样，SVR也可以通过引入核函数来解决非线性问题。通过核技巧，SVR能将原始特征空间映射为更高维的特征空间，以便找到在更高维空间中的线性回归模型。直观理解，SVR的目标是找到一个函数。
支持向量机回归及其应用（附Python 案例代码）
qq_39538718的博客
07-27 752
让我们看看如何使用支持向量机（SVM）的概念构建一个回归器来估计房价。我们将使用sklearn中提供的数据集，其中每个数据点由13个属性定义。我们的目标是根据这些属性估计房价。
支持向量机SVM python源代码
10-26
支持向量机SVM python源代码 亲测可在pycharm用，可以用于统计学习方法的课后练习使用
python支持向量机回归_支持向量机——核函数与支持向量回归（附Python代码）
weixin_39738152的博客
11-20 3170
上期跟大家介绍了支持向量机的一般原理，今天继续跟大家聊聊支持向量机——核函数与支持项链回归。1核函数数据通过某种变换，使原本二维的问题通过某种函数转换到高维的特征空间，而这个函数就称为核函数。核函数有很多种，有线性核函数，多项式核函数，高斯核函数等，其中高斯核函数最为著名。 核函数可以说是支持向量机的灵魂，因为现实生活中，我们不大可能通过一个线性的等式就可以完美的解决一个分类问题，总是要经过核函数...
Python实现支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法
最新发布
adendean的博客
02-18 457
这段代码展示了如何在 Python 中使用支持向量机（SVM）进行分类任务，并通过可视化的方式帮助理解 SVM 的决策边界。你可以通过更改kernel参数尝试不同类型的核函数，如rbf（径向基核）或者poly（多项式核）等，从而优化模型的表现。
使用Python实现支持向量机（SVM）分类器：从理论到实践
10-07
- 径向基函数核（Radial Basis Function Kernel，RBF）：最常用的一种核函数，基于高斯函数，可以适应各种复杂的数据分布。 5. 超参数调优 SVM 中有两个重要的超参数：C 和 核函数参数（如 RBF 核的 γ）。C 控制...
#支持向量机_python_支持向量机_
10-01
在Python中，我们通常使用`sklearn`库来实现支持向量机。 ### SVM基本概念 1. **间隔（Margin）**: SVM试图找到一个分类边界，使得最接近这个边界的样本（支持向量）与边界之间的距离最大，这个距离就是间隔。 2. ...
SVM支持向量机python实现
zw_van的博客
10-19 1219
**形式**：\( K(x, y) = \sum_{i=1}^d \exp(-\sigma (x_i - y_i)^2) + \kappa \sum_{i < j} \exp(-\sigma (x_i - y_i)^2 - \sigma (x_j - y_j)^2) \)，其中 \(\sigma\) 和 \(\kappa\) 是参数。- **形式**：\( K(x, y) = \tanh(\alpha x^T y + c) \)，其中 \(\alpha\) 和 \(c\) 是参数。
支持向量机回归预测代码
03-30
支持向量机用于回归预测的源代码。
支持向量机PYTHOB源码
06-04
支持向量机PYTHOB源码
基于支持向量机(SVM)的数据回归预测Python代码 sklearn实现
08-07
本项目用于演示使用Scikit-learn实现支持向量回归（SVM），并使用Matplotlib对结果进行可视化。该SVM模型应用于波士顿房屋数据集，并绘制预测值与实际目标值的对比图。 使用说明： 运行Python脚本：python svm.py，脚本将加载数据，训练SVM模型，执行预测，并显示训练集和测试集的均方误差（MSE）。两个绘图将使用Matplotlib生成。第一个绘图显示了训练集和测试集的实际值与预测值的对比。第二个绘图将实际值和预测值显示为两条不同的线。 数据集说明： 波士顿房屋数据集包含由美国人口普查局收集的有关马萨诸塞州波士顿地区住房的信息。数据集包括各种特征，如犯罪率、每个住宅的平均房间数、师生比例等，目标变量是以千美元计的业主占据住宅的中位数。
最新版学习笔记—Python机器学习基础教程（3）线性模型（回归）—附完整代码
12-20
线性模型1. 用于回归的线性模型2. 线性回归（OLS普通最小二乘法）3. 岭回归4. Lasso 线性模型是实践中广泛应用的一类模型。线性模型利用输入特征的线性函数进行预测。 这里就在不写需要什么环境了，可以翻看之前的笔记。 1. 用于回归的线性模型 对于回归问题，线性模型预测的一般公式如下： 其中w是斜率，b是y轴偏移。 我们在一维wave数据集上学习参数w和b。运行代码如下： import matplotlib.pyplot as plt import mglearn mglearn.plots.plot_linear_regression_wave() plt.show() 输出
svm 支持向量机 回归 预测
10-27
svm支持向量机的matlab 代码，可进行多目标分类及线性回归、预测！
python数据挖掘分类聚类回归关联算法代码加样例
01-06
算法有关联算法Apriori，分类算法BP、adboost，KNN，聚类算法kmeans、kmedoids、Clarans，回归有线性回归，里面程序代码有自带样例，下载相应包即可运行
【Python支持向量机】Python客户银行贷款支持向量机数据分析可视化SVM（源码+数据集+报告）【独一无二】
测试开发自动化
04-12 1219
👉博__主👈：米码收割机👉技__能👈：C++/Python语言👉公众号👈：测试开发自动化【获取源码+商业合作】👉荣__誉👈：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主👉专__注👈：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。
支持向量回归 svr
luoganttcc的博客
01-19 811
from sklearn import svm X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0, 1] #建立支持向量分类模型 clf = svm.SVC() #拟合训练数据，得到训练模型参数 clf.fit(X, y) #对测试点[2., 2.], [3., 3.]预测 res = clf.predict([[2., 2.],[3., 3.]]) #输出预测结果值 print (
python支持向量机回归_用libsvm进行回归预测
weixin_39976733的博客
11-25 808
最近因工作需要，学习了台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等人开发的SVM算法开源算法包。为了以后方便查阅，特把环境配置及参数设置等方面的信息记录下来。林教授年轻时照片SVM属于十大挖掘算法之一，主要用于分类和回归。本文主要介绍怎么使用LIBSVM的回归进行数值预测。LIBSVM内置了多种编程语言的接口，本文选择Python。1 LIBSVM官方网址可在这里下载LIBSVM的开源包，特...
机器学习(19)之支持向量回归机
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