支持向量机(SVC)算法建模

已于 2023-04-08 22:05:39 修改
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分类专栏： 数据挖掘 大数据处理技术 数据可视化 文章标签： 支持向量机 机器学习 人工智能 数据挖掘
于 2023-04-08 21:14:35 首次发布
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数学建模--支持向量机
🌟【AI炼丹师 | 你的数字技术搭子】 大二解锁3200+道友同行👾
08-03 1796
支持向量机（SVM）是一种强大且灵活的机器学习算法，适用于各种分类和回归任务。其强大的理论基础和广泛的应用使其成为许多研究和工业应用中的首选算法之一。通过理解和掌握SVM的基本原理及其实现方法，用户可以在实际项目中获得更好的性能和结果。这两种策略各有优缺点。一对多策略简单易实现，但可能会导致某些类别的过拟合问题；而一对一策略虽然需要更多的分类器，但可以有效减少过拟合的风险，并且在某些情况下能够更好地处理样本不平衡的问题。
支持向量机算法：原理、实现与应用
candy的博客
11-30 1809
本文深入探讨支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法，详细阐述其原理、数学模型、核函数机制以及在分类和回归问题中的应用方式。通过以 Python 和 C# 为例，展示 SVM 算法在不同编程环境下的具体实现步骤，包括数据准备、模型构建、训练与评估等过程。同时，讨论 SVM 算法的优势、局限性以及在实际领域如数据分类、图像识别、生物信息学等中的应用案例，旨在为读者全面呈现 SVM 算法的全貌，使其能够深入理解并在相关领域中有效应用该算法。
机器学习sklearn----支持向量机SVC模型评估指标
weixin_43776305的博客
12-15 5440
文章目录前言混淆矩阵指标1准确率指标2精确度指标3召回率指标4F1-measure指标5假负率指标6特异度指标7假正率sklearn中的混淆矩阵 前言 前面一篇博文介绍了SVC处理二分类问题是怎么样来解决样本不均衡。这里我们要来将用什么指标来衡量模型的好坏 SVC提供的接口score是计算模型的准确率的，这个指标在样本均衡的情况下是完全适用的， 但是在遇到样本不均衡问题的时候就失去了意义，而我们日常面对的数据会有较多的不均衡， 面对这样的问题，我们需要采用新的模型评估指标，而我们的评估指标需要能够反映模型捕
【机器学习】支持向量机SVR、SVC分析简明教程
2301_81133727的博客
11-30 2643
SVR全称是support vector regression，是SVM（支持向量机support vector machine）对回归问题的一种运用。所以在介绍SVR之前，我们先简单的来了解一下什么是SVM。SVMSVM与logistic分类器类似，也是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。对于下面一个数据集，有两类分别使用×和○来表示。那么我们想要找到一条曲线来区分这两类。
机器学习sklearn----支持向量机分类器SVC求解过程可视化
weixin_43776305的博客
12-06 4719
文章目录需求及思路线性可分数据的SVC求解可视化非线性数据的SVC求解可视化利用matplotlib画出三维空间数据分布 需求及思路 需求：画出啊决策边界和两个超平面 实现思路：从坐标轴上去出大量的点，将点的坐标值当作两个特征放入SVC模型中，预测每个点对应的类别。利用matplotlib中contour函数画出等高线(到决策边界距离相同的点具有相同的高度)，保留[-1, 0, 1]三条。0对应决策边界，其他的两条就是两个超平面 本文代码使用到的第三方库如下 from sklearn.datasets
Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战
张陈亚的博客
12-25 985
Python实现猎人猎物优化算法(HPO)优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战
10- SVM支持向量机 (SVC) (算法)
March_A的博客
02-13 3667
支持向量机是一种二分类算法，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，如果对应的样本特征少，一个普通的 SVM 就是一条线将样本分隔开，但是要求线到两个类别最近样本点的距离要最大。就是在寻找一个最优的决策边界（上图中的两条虚线）来确定分类线b，所说的支持向量就是距离决策边界最近的点（上图中p1、p2、p3点，只不过边界穿过了这些点）。如果没有这些支持向量点，b线的位置就要改变，所以SVM就是根据这些支持向量点来最大化margin，来找到了最优的分类线。
基于支持向量机svc算法的机器学习价格预测实战数据+代码
03-24
在本文中，我们将深入探讨如何使用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的svc算法进行机器学习中的价格预测。SVM是一种强大的监督学习模型，广泛应用于分类和回归任务，尤其是处理非线性问题时表现出色。在这...
小白零基础学数学建模系列-Day17-深入理解支持向量机（SVM）
m0_63809735的博客
10-08 915
支持向量机是一种强大且灵活的监督学习算法，特别适用于复杂的分类和回归任务。通过其引入的核函数技巧，SVM 能够解决线性不可分问题，并在高维度数据中依然表现出色。其利用支持向量最大化分类间隔的原理，使得模型的泛化能力强，能够有效避免过拟合。然而，SVM 也存在一些局限性，尤其是在处理大规模数据集时，训练时间和内存消耗成为瓶颈。此外，参数调节的复杂性和对噪声数据的敏感度也是 SVM 应用中的潜在挑战。
支持向量机算法和软件ChemSVM介绍.doc
05-26
### 支持向量机算法和软件ChemSVM介绍 #### 一、统计学习理论（SLT）与支持向量机（SVM） ##### 1.1 统计学习理论背景 统计学习理论（Statistical Learning Theory, SLT）是由Vladimir N. Vapnik等人提出的一种...
三、支持向量机算法(SVC，Support Vector Classification)（有监督学习）
beyond谚语的博客
09-20 1万+
支持向量机Support Vector Machine，就是所谓的SVM，它指的是一系列的机器学习算法，根据解决问题的不同，分为SVC(分类)和SVR(回归)SVC，Support Vector Classification，其本质也是支持向量机，只不过是用于分类任务SVR，Support Vector Regression，其本质也是支持向量机，只不过是用于回归任务本专栏主要是分类算法的总结，主要介绍SVC（C-支持向量分类器）其实现基于libsvm。
机器学习——支持向量机（SVM）
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2301_78630677的博客
09-06 2万+
支持向量机（SVM）是一种常见的机器学习方法，常用于分类（线性和非线性分类问题），回归问题。本文将详细介绍一下支持向量机算法。本文在SVM算法原理介绍中：从开始的SVM介绍，到Kernel的介绍，再到算法和核函数的选择，之后就是算法的步骤，以及分类和回归的选择；在代码实现中：亦是分别对SVM中的回归（SVR)和分类（SVC）用代码实现，并可视化结果。 关关雎鸠，在河之洲 --2023-9-4 筑基篇
Python实现支持向量机SVM分类模型(SVC算法)并应用网格搜索算法调优项目实战
张陈亚的博客
09-18 5129
Python实现支持向量机SVM分类模型(SVC算法)并应用网格搜索算法调优项目实战
差分进化算法（DE）简介及Python实现
brilliantZC的博客
05-13 8349
一、概述    差分进化算法(Differential Evolution，DE)由Storn和Price于1995年首次提出，主要用于求解实数优化问题。1996年在日本名古屋举行的第一届国际演化计算(ICEO)竞赛中，差分进化算法被证明是速度最快的进化算法。    差分进化思想来源于遗传算法（GeneticAlgorithm，GA），模拟遗传学中的杂交(crossover)、变异(mutation)、复制(reproduction)来设计遗传算子。该算法是一类基于群体的自适应全局优化算法，属于演化算法的
sklearn实现SVC分类(支持向量机)
优快云 精品推荐
01-12 3859
SVC（Support Vector Classification）是支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的一种应用，用于解决分类问题。支持向量机是一种强大的监督学习算法，广泛应用于数据分类和回归任务。
一次了解SVM算法api中的SVC、NuSVC、LinearSVC
zy1992As的博客
07-31 926
C越大，相当于惩罚松弛变量，希望松弛变量接近0，即对误分类的惩罚增大，趋向于对训练集全分对的情况，这样会出现训练集测试时准确率很⾼，但泛化能力弱，容易导致过拟合。SVM具有良好的鲁棒性，对未知数据拥有很强的泛化能力，特别是在数据量较少的情况下，相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。有hinge和squared_hinge两种可选，前者⼜称L1损失，后者称为L2损失，默认是squared_hinge，C值小，对误分类的惩罚减小，容错能力增强，泛化能力较强，但也可能欠拟合。
SVM算法的介绍
Despicable_Me的博客
06-03 8284
SVM（Support Vector Machine）是一种常见的监督学习算法，用于进行二分类或多分类任务。它的主要思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分隔开。超平面最大间隔介绍：上左图显示了三种可能的线性分类器的决策边界：虚线所代表的模型表现非常糟糕，甚至都无法正确实现分类。其余两个模型在这个训练集上表现堪称完美。但是它们的决策边界与实例过于接近，导致在面对新实例时，表现可能不会太好。右图中的实线代表SM分类器的决策边界，不仅分离了两个类别，且尽可能远离最近的训练实例。
sklearn实现SVC算法
java
06-25 2059
支持向量机（Support Vector Machine）指的是一系列机器学习方法，这类方法的基础是支持向量算法。 SVM算法的基本原理是寻找一个能够区分两类的超平面（hyper plane），使得边际（margin）最大。 所有座落在两边边际超平面上的点就被称为支持向量（Support Vector）。 SVM算法既可用于回归问题，比如SVR(Support Vector Regression，...
使用svm-svc算法对乳腺癌进行预测
qq_36035111的博客
09-24 498
可以发现，当进行了数据归一化之后，准确率高了不少，是一个维度为（569，30）的数据。
支持向量机的算法原理
最新发布
12-29
### 支持向量机算法原理 #### 定义和支持向量的概念 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。其目标是在特征空间中找到一个最优超平面，使得不同类别的样本能够被尽可能清晰地区分开来[^1]。 ...
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