6.2 试用LIBSVM,在西瓜数据集3.0α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 pandas as pd
from sklearn import
本文通过实验对比了在西瓜数据集3.0α上,使用线性核和高斯核训练的支持向量机(SVM)的区别。使用sklearn.svm的SVC类进行实现,结果显示两种核函数得到的支持向量相同。
6.2 试用LIBSVM,在西瓜数据集3.0α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 pandas as pd
from sklearn import
2万+

被折叠的 条评论
为什么被折叠?