SVM的sklearn实现

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转载:豆-Metcalf 1)SVM-LinearSVC.ipynb-线性分类SVM,iris数据集分类,正确率100% """ 功能:实现线性分类支持向量机说明:可以用于二类分类,也可以用于多类分类作者:唐天泽博客:http://write.blog.csdn.net/mdeditor#!postId=76188190 日期:2017-08-09 """ # 导入本项目所需要的包 import pandas as pd import nu…

【364】SVM 通过 sklearn 可视化实现

先看下效果图: # 先调入需要的模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm import seaborn as sb # 生成几个数据点 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…

SVM的sklearn.svm.SVC实现与类参数

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率越高,但是泛化能力降低,也就是对测试数据的分类准确率降低.相反,减小C的话,容许训练样本中有一些误分类错误样本,泛化能力强.对于训练样本带有噪声的情况,一般采用后者,把训练样本集中错误分类的样本作为噪声. kernel: str参数默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型,可选参数有: ‘lin…

机器学习之sklearn——SVM

sklearn包对于SVM可输出支持向量,以及其系数和数目: print '支持向量的数目: ', clf.n_support_ print '支持向量的系数: ', clf.dual_coef_ print '支持向量:', clf.support_ 处理不平衡数据常用方法:将少数类的数据权值加重 sklearn中的SVM分类问题加入权重可以通过class_weight属性clfs = [svm.SVC(C=1, kernel='linear', decision_function_shap…

[Example of Sklearn] - SVM usge

reference : http://www.csdn.net/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-Machine SVM是什么? SVM是一种训练机器学习的算法,可以用于解决分类和回归问题,同时还使用了一种称之为kernel trick的技术进行数据的转换,然后再根据这些转换信息,在可能的输出之中找到一个最优的边界.简单来说,就是做一些非常复杂的数据转换工作,然后根据预定义的标签或者输出进而计算出如何分离用户的数据. 是什么让它变得如此的强大?…

支持向量机SVM知识梳理和在sklearn库中的应用

SVM发展史线性SVM=线性分类器+最大间隔间隔(margin):边界的活动范围.The margin of a linear classifier is defined as the width that the boundary could be increased by before hitting a data point. 预备知识线性分类器的分割平面(超平面):Wx+b=0 点到超平面的距离:\(M=\frac{ \vert g(x) \vert }{\left\|W\righ…

sklearn Model-selection + Pipeline

1 GridSearch import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sklearn.grid_search import RandomizedSearchCV # 生成数据 digits = load_digits()…