4、机器学习分类器：原理、实现与模型选择

于 2025-09-06 16:40:11 发布
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分类专栏： 智能时代的变革引擎 文章标签： 支持向量机 神经网络 逻辑回归
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机器学习分类器：原理、实现与模型选择

1. 支持向量机（SVM）

支持向量机是一种常用的机器学习算法，可用于分类和回归任务。以下是使用Python实现SVM分类器的示例代码： 

svmmodel = SVC(kernel = "linear", C = 1)
svmmodel.fit(X_train, y_train)
svm_prediction = svmmodel.predict(X_test)
# calculating model accuracy
accuracy = svmmodel.score(X_test, y_test)
# creating a confusion matrix
cm = confusion_matrix(y_test, svm_predictions)
svmmodel.score(X_test,y_test)
#output
0.9736842105263158

在这个示例中，我们使用线性核函数创建了一个SVM模型，并使用训练数据进行训练。然后，我们使用测试数据进行预测，并计算模型的准确率和混淆矩阵。

2. 神经网络

2.1 神经网络概述

神经网络是一类受自然启发的算法，基于人类大脑的生物系统。它由相互连接的神经元（输入/输出单元）组成，这些连接通常带有权重，以显示神经元之间连接的重要性。神经元是神经网络的基本计算单元，大量神经元相互连接并堆叠成多个层。

2.2 神经元结构

单个神经元的结构也称为感知器，其输入为 (x_1) 和 (x_2)，权重为 (

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