机器学习sklearn-支持向量机1

最新推荐文章于 2025-12-05 12:23:53 发布

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#sklearn #机器学习 #支持向量机

本文介绍了机器学习库sklearn中支持向量机（SVM）的基本概念，并通过可视化手段详细阐述了线性SVM的决策过程，帮助读者深入理解SVM的工作原理。

相关概念

支持向量机的分类方法，是在这组分布中找出一个超平面作为决策边界，使模型在数据上的

分类误差尽量接近于小，尤其是在未知数据集上的分类误差（泛化误差）尽量小。

边际很小的情况，是一种模型在训练集上表现很好，却在测试集上表现糟糕的情况，所以会 “ 过拟合 ” 。所以我们在找寻决策边界的时候，希望边际越大越好。

支持向量机，就是通过找出边际最大的决策边界，来对数据进行分类的分类器。 也因此，支持向量分类器又叫做最大边际分类器。这个过程在二维平面中看起来十分简单，但将上述过程使用数学表达出来，就不是一件简单的事情了。

在几何中，超平面是一个空间的子空间，它是维度比所在空间小一维的空间。如果数据空间

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kongqing23

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sklearn学习——支持向量机分类

Chris683的博客

07-14

3474

基于python中sklearn库支持向量机多分类代码 1 数据集制作小编看过很多关于支持向量机代码的博客，全是都带有自己数据集像Iris.data，那么怎么把自己的数据给用上呢？ 1.1 、如图，这是自己需要使用的数据集，ABCD表示数据的特征，E表示样本，分别为0，1，2三种不同的标签，现在我们的任务是通过训练支持向量机模型，从而通过已有的数据特征，来识别样本类型 1.2、文件-另存为-选择csv文件格式 1.3 后续可以把444.csv后缀改成txt，这两种都可以使用，我下面使用的是txt，如

sklearn实现支持向量机

zhilanguifang的博客

10-23

1236

使用sklearn实现支持向量机

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机器学习Sklearn——SVM支持向量机（基础理论、决策过程可视化)

qq_47250064的博客

08-25

4001

手撕SVM损失函数的求解，有拉格朗日乘子法、对偶问题、KKT条件，将使用SVM进行决策过程可视化从线性的推广到非线性的3D图中。

scikit-learn(sklearn)学习笔记九 支持向量机

weixin_52703681的博客

03-30

602

1.sklearn.svm.SVC 我们可以用sklearn中的式子来可视化决策边界和决策边界的两个超平面。（a）导入需要的模块 from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np （b）实例化数据集，可视化数据 X,y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state=0,c

人工智能中表示和解决问题的基本思想

最新发布

feizuiku0116的博客

12-05

958

本文介绍了四种人工智能问题求解方法：1）状态空间法通过状态转换寻找解路径，适用于游戏求解和路径规划；2）问题归约法将复杂问题分解为子问题，用于任务规划和定理证明；3）谓词逻辑法用形式化逻辑表示知识，支持精确推理；4）语义网络法以图结构表达概念关系，适合知识表示。这些方法可分为两类：前两者侧重"如何解题"（搜索与分解），后两者侧重"如何表达知识"（逻辑与语义）。它们各具特点，常组合使用，共同实现计算机模拟人类智能的目标。

机器学习sklearn-支持向量机2

kongqing23的博客

01-19

918

目录非线性SVM和核函数如何选择最佳核函数 SVC在乳腺癌数据上的表现非线性SVM和核函数非线性SVM的损失函数的初始形态为：同理，非线性SVM的拉格朗日函数和拉格朗日对偶函数也可得：这种变换非常巧妙，但也带有一些实现问题。首先，我们可能不清楚应该什么样的数据应该使用什么类型的映射函数来确保可以在变换空间中找出线性决策边界。极端情况下，数据可能会被映射到无限维度的空间中，这种高维空间可能不是那么友好，维度越多，推导和计算的难度都会随之暴增。其次，即使已知适当的映射函数

机器学习sklearn-支持向量机实例（预测天气）

kongqing23的博客

01-22

3930

目录数据预处理完整代码数据预处理导入数据查看相关信息在现实中，我们会先分训练集和测试集，再开始进行数据预处理。这是由于，测试集在现实中往往是不可获得的，或者被假设为是不可获得的，我们不希望我们建模的任何过程受到测试集数据的影响，否则的话，就相当于提前告诉了模型一部分预测的答案。完整代码 import pandas as pd import numpy as np import sys import re from sklearn.model_sele...

机器学习sklearn-支持向量机

yzy_1117的博客

11-09

1099

支持向量机SVM 支持向量网络可以做有监督学习、无监督学习、半监督学习监督学习：线性二分类与多分类、非线性二分类与多分类、普通连续性变量的回归、概率型连续变量的回归 支持向量机 深度学习之外机器学习的天花板存在 SVM可以用来做图像分类和图像分割系统使用支持向量机来识别用于模型预测的各种特征 支持向量机的分类方法，是在这组分布中找出一个超平面作为决策边界，使模型在数据上的分类误差接近于小，尤其是在位置数据集上的分类误差尽量小。超平面：是一个空间的子控件，它是维度比所在空间小一维的空间，

机器学习sklearn----支持向量机SVC核函数性质探索

weixin_43776305的博客

12-08

2256

文章目录前言原始数据集探索核函数性质探究对核函数rbf的表现不佳的思考对rbf进一步的调参前言前面我们了解了在不同的数据分布下，不同核函数的表现效果，但是实际应用中我们的数据往往有很多的特征，导致我们很难知道具体的数据分布情况，让我们比较难选择较好的核函数。当然了选择“rbf”一直是一个不错的选择。但是每个核函数都有自己的优势和弊端，这篇文章我们会试着对这些核函数进行探索，使用的数据集是sklearn中的乳腺癌数据集。本文中使用到的所有依赖库 from sklearn.datasets import

支持向量机 sklearn

纸短情长的博客

01-15

343

参考教程：https://geek-docs.com/machine-learning/classification-algorithms/svm.html import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline bankdata = pd.read_csv("D:/Datasets/bill_authentication.csv") bankdata.shape bankdat

sklearn——支持向量机

m0_37634594的博客

12-18

657

"线性SVM" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm data = np.array([ [0.1, 0.7], [0.3, 0.6], [0.4, 0.1], [0.5, 0.4], [0.8, 0.04], [0.42, 0.6], [0.9, 0.4], [0.6, 0.5], [0.7, 0.2], [0.7

sklearn支持向量机

ArYe

12-02

692

from sklearn.datasets import make_circles from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.svm import SVC import numpy as np, matplotlib.pyplot as mp # 创建随机样本、数据标准化 X, y = make_circles(no...

机器学习--支持向量机(sklearn)

weixin_50918736的博客

07-12

3960

机器学习--支持向量机（sklearn）

机器学习-支持向量机-sklearn

高万禄的博客

02-14

773

支持向量机 SVM(Support Vector Machine),适合用于中小型复杂数据集的分类。 支持向量机有三宝间隔对偶核技巧大间隔分类(Large margin classification) from sklearn.svm import SVC from sklearn import datasets import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt iris=datasets.lo

机器学习_sklearn-支持向量机

RL小站

10-14

996

支持向量机的基本思想是找到一条"线"，使得分类间距最大。一、线性分类器(线性核) 很多时候由于数据不可能完全分为两类，所以需要设置一定范围，允许分类错误。即设置软间隔，在sklearn 中用超参数 C （惩罚系数)来控制这种平衡：C 比较小，即脾气较小，度量大容忍度高，其对于的软间隔就大；反之则小。 1. Iris数据集试验一个线性核SVM 一下为十分简单的试验 # 加载包 from skl...

基于sklearn的机器学习 — 支持向量机（SVM）

08-07

2237

支持向量机（SVM：support vector machine）另一种功能强大、应用广泛的学习算法，可应用于分类、回归、密度估计、聚类等问题。SVM可以看作是感知器（可被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器）的扩展，与逻辑回归相比，支持向量机在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。SVM是一种监督式的学习方法，用统计风险最小化的原则来估计一个分类的，其基础的概念非常简单，就是找到一个，让两类之间的最大化，使其可以完美地分隔开来。是n维空间中的n - 1个子空间。

机器学习--sklearn之支持向量机（SVM）

cocofisher的博客

12-05

1976

SVM是一个非常经典的监督学习算法。下面给出SVM对于二值分类的原理及推导过程。 1、问题转化如下图所示：想要找一条直线wx+b=0wx+b=0wx+b=0将图中红蓝两类样本区分开，假设将这条线向左和向右分别平移，接触到样本点停止，得到两条新的直线，设它们分别为wx+b=c wx+b=c\;wx+b=c和wx+b=−cwx+b=-cwx+b=−c。令w=wc,b=bcw=\frac{w}{...

利用sklearn实现支持向量机分类和预测模型

qq_38883271的博客

05-07

4282

数据集线性可分 from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(filename, delim...

支持向量机：Sklearn实践

m0_70911440的博客

11-28

526

Sklearn提供了一个SVC类，通过设置不同的参数，我们可以构建不同类型的支持向量机模型。本文以Sklearn为工具，演示了支持向量机算法的实现过程。通过导入相关的库和数据集，进行数据的预处理和准备，构建支持向量机模型，并选择合适的核函数。本文将以Sklearn为工具，详细介绍如何实现支持向量机算法，并通过一个具体的案例来演示其实践过程。实践过程证明，Sklearn提供了简洁且强大的API和工具，使得实现支持向量机算法变得相对简单。通过上述代码的执行，我们可以得到支持向量机模型在测试数据上的分类准确率。

08 机器学习 --- 支持向量机

06-05

### 支持向量机在机器学习中的应用和原理 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的机器学习算法。其核心思想是通过构造一个最大间隔超平面来实现数据的分类，同时利用核函数将低维空间中的非线性问题映射到高维空间中，从而转化为线性可分问题[^3]。 #### 核心算法原理 SVM的核心目标是找到一个能够最大化分类边界的超平面，以实现对训练数据的最佳划分。假设给定训练数据集 \(\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), \ldots, (x_n, y_n)\}\)，其中 \(x_i \in X\) 表示输入特征向量，\(y_i \in Y = \{-1, +1\}\) 表示对应的类标记。SVM的优化问题可以形式化为以下约束优化问题： \[ \min_{w, b} \frac{1}{2} ||w||^2 \] \[ \text{s.t. } y_i(w^T x_i + b) \geq 1, \quad i = 1, 2, \ldots, n \] 其中，\(w\) 是超平面的法向量，\(b\) 是偏置项。通过引入拉格朗日乘子法，上述问题可以转化为对偶问题，并进一步通过求解二次规划问题得到最优解[^1]。对于非线性可分的数据，SVM通过核函数（如线性核、多项式核、RBF核等）将原始数据映射到高维空间，使得原本不可分的问题变得线性可分。核函数的选择直接影响模型的性能和复杂度[^3]。 #### 具体应用 支持向量机在多个领域展现了卓越的应用价值，包括但不限于以下方面： 1. **文本分类**：SVM被广泛用于垃圾邮件检测、情感分析、主题分类等领域，因其对高维稀疏数据的良好处理能力而备受青睐[^3]。 2. **图像识别**：在手写数字识别、人脸识别等任务中，SVM通过核函数能够有效处理复杂的非线性关系[^3]。 3. **生物信息学**：SVM在基因表达数据分析、蛋白质结构预测等方面发挥了重要作用[^3]。 4. **金融领域**：SVM可用于信用评分、股票市场预测等场景，凭借其强大的泛化能力和鲁棒性，在小样本情况下表现尤为突出。 #### 实现工具在实际应用中，构建SVM模型并不需要从零开始实现算法细节。多种编程语言提供了成熟的机器学习库，例如Python中的scikit-learn库，它内置了丰富的SVM相关功能，支持多种核函数选择和参数调优[^4]。以下是一个使用scikit-learn实现SVM分类的简单代码示例： ```python from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 初始化SVM分类器 svm_classifier = SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale') # 训练模型 svm_classifier.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = svm_classifier.predict(X_test) # 评估准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型准确率: {accuracy:.2f}") ```