import numpy as np
from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True)
clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -1]])
print clt.predict_proba([[-0.8, -1]])

  

SVM 输出分类概率(python)的更多相关文章

  1. 吴裕雄 python 机器学习——支持向量机SVM非线性分类SVC模型

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm fr ...

  2. SVM实现分类识别及参数调优(一)

    前言 项目有一个模块需要将不同类别的图片进行分类,共有三个类别,使用SVM实现分类. 实现步骤: 1.创建训练样本库: 2.训练.测试SVM模型: 3.SVM的数据要求: 实现系统: windows_ ...

  3. 朴素贝叶斯文本分类实现 python cherry分类器

    贝叶斯模型在机器学习以及人工智能中都有出现,cherry分类器使用了朴素贝叶斯模型算法,经过简单的优化,使用1000个训练数据就能得到97.5%的准确率.虽然现在主流的框架都带有朴素贝叶斯模型算法,大 ...

  4. SVM多分类

    http://www.matlabsky.com/thread-9471-1-1.htmlSVM算法最初是为二值分类问题设计的,当处理多类问题时,就需要构造合适的多类分类器.目前,构造SVM多类分类器 ...

  5. day02-操作系统、编程语言分类及python安装

    目录 操作系统 编程语言分类 安装python解释器 操作系统 操作系统有什么用 操作系统能接受外部指令转化成0和1,并把一些对硬件的复杂操作简化成一个个简单的接口,作为中间人连接硬件和软件 计算机三 ...

  6. 机器学习之SVM多分类

    实验要求数据说明 :数据集data4train.mat是一个2*150的矩阵,代表了150个样本,每个样本具有两维特征,其类标在truelabel.mat文件中,trainning sample 图展 ...

  7. 编程语言分类及python所属类型

    编程语言分类及python所属类型 编程语言主要从以下几个角度为进行分类:编译型和解释型.静态语言和动态语言.强类型定义语言和弱类型定义语言. 编译和解释的区别是什么? 编译器是把源程序的每一条语句都 ...

  8. 利用Python分析GP服务运行结果的输出路径 & 实现服务输出路径的本地化 分类: Python ArcGIS for desktop ArcGIS for server 2015-08-06 19:49 3人阅读 评论(0) 收藏

    最近,一直纠结一个问题:做好的GP模型或者脚本在本地运行,一切正常:发布为GP服务以后时而可以运行成功,而更多的是运行失败,甚至不能知晓运行成功后的结果输出在哪里. 铺天盖地的文档告诉我,如下信息: ...

  9. keras 的svm做分类

    SVC继承了父类BaseSVC SVC类主要方法: ★__init__() 主要参数: C: float参数 默认值为1.0 错误项的惩罚系数.C越大,即对分错样本的惩罚程度越大,因此在训练样本中准确 ...

随机推荐

  1. js 动态创建 全局变量(转载)

    转载来源 https://blog.csdn.net/stevenzhong900610/article/details/40857087 https://www.jb51.net/article/8 ...

  2. 用cmake构建gtk程序

    情况说明 先前已经在windows下基于GDI实现了一个简陋的imshow:基于GDI的imshow:使用stb_image读取图像并修正绘制.考虑跨平台,也考虑万一某天M$不让我们用盗版系统了,还是 ...

  3. Java使用JsonPatch

    老规矩,概念的东西不再此处体现,baidu即可自行解决,直入主题,动手第一. 导入所需的jar文件 pom.xml     <dependencies>        <depend ...

  4. pgrep,pkill

    pgrep, pkill - look up or signal processes based on name and other attributes 根据名称和其它属性来查找进程 pgrep: ...

  5. 浅谈Linux下傻瓜式磁盘分区工具cfdisk的使用

    对于新手来说,Linux环境下的磁盘分区可能还会存在一些困难.对于熟悉Linux的朋友来说,我们还有fdisk.parted(2TB以上的磁盘分区使用)等磁盘分区工具可以使用.在我们新增磁盘或者在原来 ...

  6. Windows安装Redis(转!)

    转自https://www.cnblogs.com/wxjnew/p/9160855.html “现在我已经走到了人生的十字路口边了,我相信,在已走过的人生道路中,我一直知道其中哪一条是正确的,是的, ...

  7. dijkstra,belllman-ford,spfa最短路算法

    参考博客 时间复杂度对比: Dijkstra:  O(n2) Dijkstra + 优先队列(堆优化):  O(E+V∗logV) SPFA:  O(k∗E) ,k为每个节点进入队列的次数,一般小于等 ...

  8. 项目Beta冲刺——凡事预则立

    班级:软件工程1916|W 作业:项目Beta冲刺(团队) 团队名称:Echo 作业目标:规定代码规范,明确冲刺任务与计划 目录 团队博客汇总 讨论组长是否重选的议题和结论 下一阶段需要改进完善的功能 ...

  9. Bell数入门

    贝尔数 贝尔数是以埃里克·坦普尔·贝尔命名,是组合数学中的一组整数数列,开首是(OEIS的A000110数列): $$B_0 = 1, B_1 = 1, B_2 = 2, B_3 = 5, B_4 = ...

  10. (尚025)Vue_案例_静态组件

    页面效果展示截图: 第一步.首先拆分组件 (1).首先看一下是上下/左右结构 确定为:输入框+列表+底部; (2).确定名字 (3).创建对应的组件 ========================= ...