一.基础理解 数据:线性数据.非线性数据: 线性数据:线性相关.非线性相关:(非线性相关的数据不一定是非线性数据) 1)SVM 解决非线性数据分类的方法 方法一: 多项式思维:扩充原本的数据,制造新的多项式特征:(对每一个样本添加多项式特征) 步骤: PolynomialFeatures(degree = degree):扩充原始数据,生成多项式特征: StandardScaler():标准化处理扩充后的数据: LinearSVC(C = C):使用 SVM 算法训练模型: 方法二: 使用sci…

sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数 sklearn中的SVM的使用 SVM的理论部分 需要注意的是,使用SVM算法,和KNN算法一样,都是需要做数据标准化的处理才可以,因为不同尺度的数据在其中的话,会严重影响SVM的最终结果 (在notebook中) 加载好需要的包,使用鸢尾花数据集,为了方便可视化,只取前两个特征,然后将其绘制出来 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import da…

在逻辑回归中使用多项式特征以及在sklearn中使用逻辑回归并添加多项式 在逻辑回归中使用多项式特征 在上面提到的直线划分中,很明显有个问题,当样本并没有很好地遵循直线划分(非线性分布)的时候,其预测的结果是不太准的,所以可以引用多项式项,从线性回归转换成多项式回归,同理,为逻辑回归添加多项式项,基于这基础,就可以对逻辑回归进行一个比较好的分类,可以使用将degree设置成各种大小来构建任意大小的决策边界 具体实现 (在notebook中) 熟悉的加载包环节,然后设置一个随机数,种子为666,生…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classfication(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.lo…

svm分类算法在opencv3中有了很大的变动,取消了CvSVMParams这个类,因此在参数设定上会有些改变. opencv中的svm分类代码,来源于libsvm. #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zer…

SVM 的英文叫 Support Vector Machine,中文名为支持向量机.它是常见的一种分类方法,在机器学习中,SVM 是有监督的学习模型. 什么是有监督的学习模型呢?它指的是我们需要事先对数据打上分类标签,这样机器就知道这个数据属于哪个分类.同样无监督学习,就是数据没有被打上分类标签,这可能是因为我们不具备先验的知识,或者打标签的成本很高.所以我们需要机器代我们部分完成这个工作,比如将数据进行聚类,方便后续人工对每个类进行分析.SVM 作为有监督的学习模型,通常可以帮我们模式识别.分…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885 CSDN−勿在浮沙筑高台 支持向量机(Support Vector Machine)以前在分类.回归问题中非常流行.支持向量机也称为最大间隔分类器,通过分离超平面把原始样本集划分成两部分. 首先考虑最简单的情况:线性可分支持向量机.即存在一个超平面能够把训练样本分开. 1.线性可分支持向量机 1.考虑一个线性二分类的问题:例如以下左图,在二维平面上有两种样本点x…

声明: 机器学习系列主要记录自己学习机器学习算法过程中的一些参考和总结,其中有部分内容是借鉴参考书籍和参考博客的. 目录: 什么支持向量机(SVM) SVM中必须知道的概念 SVM实现过程 SVM核心点--公式原理推导 SVM核心点--如何寻找支持向量 SVM核心点--SMO算法 SVM核心点--核函数 实际使用过程中需要注意的地方 SVM总结与课后作业 参考文献 一.什么是支持向量机(SVM) 二.SVM中的必须知道的概念 三.SVM实现过程 四.SVM核心点--公式原理推导 五.SVM核心点…

感谢中国人民大学胡鹤老师,课程深入浅出,非常好 关于SVM 可以做线性分类.非线性分类.线性回归等,相比逻辑回归.线性回归.决策树等模型(非神经网络)功效最好 传统线性分类:选出两堆数据的质心,并做中垂线(准确性低)--上图左 SVM:拟合的不是一条线,而是两条平行线,且这两条平行线宽度尽量大,主要关注距离车道近的边缘数据点(支撑向量support vector),即large margin classification--上图右 使用前,需要对数据集做一个scaling,以做出更好的决策边界(…

update:把程序源代码和数据集也附上http://download.csdn.net/detail/zjccoder/8832699 2015.6.24 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- w…