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 2025-07-27 11:57:44 发布
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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。
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）
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07-27 871
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。
python 机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型
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主要介绍了python 机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
支持向量机SVM python源代码
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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）
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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实现支持向量机分类器与核函数方法
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08-24
常用的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核和sigmoid核。 线性核是最简单的核函数，适用于线性可分的数据集。它的计算代价相对较低，但是当数据不是线性可分时，其分类性能有限。RBF核，也称为高斯核...
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使用Python实现支持向量机（SVM）分类器：从理论到实践
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python：支持向量机SVM的分类、回归、预测python程序设计-应用篇。一次给你讲清楚、讲通透
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07-27 1290
本文是支持向量机(SVM)应用篇，详细介绍了Python实现SVM的编程流程和具体应用。主要内容包括：1) SVM标准编程流程，涵盖数据预处理、训练集划分、模型训练与评估等步骤；2) 分类程序设计示例，使用模拟数据进行二分类并可视化结果；3) 回归程序设计示例，演示三次多项式回归实现过程；4) 预测程序设计示例，展示非线性数据分类预测。所有示例代码均配有详细注释，适合初学者学习。
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python数据挖掘分类聚类回归关联算法代码加样例
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【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】
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