SVM基本使用 SVM在解决分类问题具有良好的效果,出名的软件包有libsvm(支持多种核函数),liblinear.此外python机器学习库scikit-learn也有svm相关算法,sklearn.svm.SVC和 sklearn.svm.LinearSVC 分别由libsvm和liblinear发展而来. 推荐使用SVM的步骤为: 将原始数据转化为SVM算法软件或包所能识别的数据格式: 将数据标准化:(防止样本中不同特征数值大小相差较大影响分类器性能) 不知使用什么核函数,考虑使用RBF…

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.LinearSVC.html#sklearn.svm.LinearSVC 1.类定义 class sklearn.svm.LinearSVC(penalty=’l2’, loss=’squared_hinge’, dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class=’ovr’, fit_intercept=True, intercept_sc…

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…

原文地址:sklearn.svm.SVC 参数说明 ============================== 资源: sklearn官网+DOC 库下载GitHub ============================== 经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数翻译了一些,以备不时之需. svm分为SVC和SVR,前者用来做分类Classification后者用来做回归Regression 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方.(PS…

摘自:https://blog.csdn.net/szlcw1/article/details/52336824 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方.(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO).sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_si…

首先我们应该对SVM的参数有一个详细的认知: sklearn.svm.SVC 参数说明: 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方.(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO). sklearn.svm.SVC(C=, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-, decis…

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…

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?…

1.决策函数的表达式 公式: 其中: 2.SVM经过训练后,所得到的"dual_coef_" 其实"dual_coef_"就是"ai*yi" 的集合,即: dual_coef_ 与支持向量的类标的关系 如果dual_coef为正,则yi为正:如果dual_coef为负,则yi为负. # 拉格朗日系数与支持向量的类标的乘积的集合(矩阵) a_y = clf.dual_coef_ # 支持向量的类标(转换成矩阵) sv_y = np.array([y…

参考:https://stackoverflow.com/questions/45384185/what-is-the-difference-between-linearsvc-and-svckernel-linear 1.LinearSVC使用的是平方hinge loss,SVC使用的是绝对值hinge loss(我们知道,绝对值hinge loss是非凸的,因而你不能用GD去优化,而平方hinge loss可以) 2.LinearSVC使用的是One-vs-All(也成One-vs-Rest…