1.认识SVM 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器，其分类边界是对学习样本求解的最大间隔超平面。 SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 。 SVM可以通过引入核函数进行非线性分类。2.SVM基本介绍情景引入:给定一些分属于两个类别的数据，如使使用一个线性
本次讲解的参考资料： 1.《机器学习实战》，作者：Peter Harrington 2.《机器学习》，作者：周志华 （此篇博客开头有如下内容，望各位看下） 下面开始我个人对支持向量机的讲解我们先看一下一个线性的例子。在线性二分类问题中，我们需要求得一个函数将两类进行分开，如下图，其中红线部分将黑点和蓝点分开了。 上图就是一个简单的二分类图形化的例子，那么其实支持向量机在我个人看来主要的
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2024-06-14 10:27:58
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线性可分支持向量机引言对于一个二类分类问题，假设输入空间与特征空间不同，输入空间为欧氏空间或离散集合，特征空间为欧氏空间或希尔伯特空间。线性可分支持向量机和线性支持向量机均假设这两个空间的元素一一对应（线性映射），并将输入空间的输入映射为特征空间中的特征向量，而非线性支持向量机利用一个从输入空间到特征空间的非线性映射将输入映射为特征向量。所以，输入都由输入空间映射到特征空间，支持向量机
2.4 基于因素变量的实数值预测：鲍鱼的年龄探测未爆炸的水雷数据集的工具同样可以用于回归问题。在给定物理测量值的情况下，预测鲍鱼的年龄就是此类问题的一个实例。鲍鱼的属性中包括因素属性，下面将说明属性中含有因素属性后与上例有什么不同。鲍鱼数据集的问题是根据某些测量值预测鲍鱼年龄。当然可以对鲍鱼进行切片，然后数年轮获得鲍鱼年龄的精确值，就像通过数树的年轮得到树的年龄一样。但是问题是这种方法代价比较大，
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2024-01-16 15:28:13
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title: 机器学习实战（八） date: 2020-04-20 09:20:50 tags: [线性回归, 岭回归, 最小二乘法] categories: 机器学习实战预测数值型数据：回归分类的目标变量是标称型数据，而回归是对连续性数据做出预测。用线性回归找到最佳拟合直线线性回归优点：结果易于理解，计算上不复杂
缺点：对非线性的数据拟合不好
适用数据类型：数值型和标称型数据回归的目的是预测数值
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2024-08-27 17:15:39
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线性回归实现Abalone鲍鱼年龄预测 文章目录线性回归实现Abalone鲍鱼年龄预测一、环境准备数据集简介二、线性回归基础知识什么是线性回归?“最小二乘法” 求解线性回归问题三、Python代码四、结果分析 前面我们使用手动编写,后面通过sklearn第三方库来与我们手写的模型进行对比 一、环境准备原始数据集下载及说明：https://archive.ics.uci.edu/ml/datase
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2023-11-29 12:34:51
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线性回归：预测鲍鱼年龄
原创
2021-08-05 11:01:18
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加权线性回归案例：预测鲍鱼的年龄
1.导入数据集数据集描述：import pandas as pd
import numpy as np
abalone = pd.read_table("./datas/abalone.txt",header=None)
abalone.columns=['性别','长度','直径','高度','整体重量','肉重量','内脏重量','壳重','年龄']
aba
了解鲍鱼数据数据来源https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Abaloneimport pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
abalone=pd.read_csv("abalone_dataset.csv")
abalone.head() 观察sex列的取值分布情况 对
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2024-01-19 23:17:28
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直接调用sklearn的API：from sklearn import svm #支持向量机#
module = svm.LinearSVC()
module.fit(x, y)
module.score(x, y)
module.predict(test)
module.predict_proba(test) 完整代码：im
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2024-04-07 07:46:27
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分类模型：数据集线性可分from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
from sklearn import metrics
import matplotlib.pyplot as plt
def loadDataSet(filename, delim
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2024-06-27 20:44:40
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机器学习算法（四）: 基于支持向量机的分类预测1.相关流程支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中，由于其其优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧，在上世纪90年代左右，SVM曾红极一时。本文将不涉及非常严格和复杂的理论知识，力求于通过直觉来感受 SVM。推荐参考：SV
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2024-02-26 12:24:35
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时序预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)时间序列预测 目录时序预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)时间序列预测效果一览基本介绍模型介绍LSTM模型SVR模型LSTM-SVR模型程序设计参考资料致谢 效果一览基本介绍本次运行测试环境MATLAB2018b； MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机
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2024-01-18 21:19:48
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考虑从x∈R中预测y的问题。下面最左边的图显示了将拟合到数据集的结果。我们看到数据并不是直线上的，所以拟合不是很好。 取代原来的方法，如果我们加上一个额外的特征 ，并用 来拟合数据，你会发现效果稍微好了那么一点（看中间这幅图片）。似乎可以天真地认为，我们添加的特征越多越好。然而，添加的特征太多也是很危险的：最右边的图像是使用一个五次多项式 来拟合数据的结果。我们看到
鲍鱼年龄预测 knn svm 逻辑回归
原创
2024-05-24 13:36:11
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1. 支持向量机的基本原理线性可区分SVM -> support vector machine考虑如下分类问题： 可以看到，黑色和白色的点分别为两类，那么可以在平面找一条线，将两种点分割在直线的两端，如图的蓝色和红色的直线就是例子。这两个直线对数据集表现的都很好，不像绿色的线甚至无法分清训练数据的类别。那么对于新来的数据，我们可以根据其落在直线的那一侧来预测新数据的类型。然而对于不同的数据，
机器学习-Sklearn-11（支持向量机SVM-SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨）#11、SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨
#这个案例的核心目的，是通过巧妙的预处理和特征工程来向大家展示，在现实数据集上我们往往如何做数据预处理，或者我们都有哪些预处理的方式和思路。预测天气是一个非常非常困难的主题，因为影响天气的因素太多，而Kaggle的这份数据也丝毫不让我们失望，是一份非常难的数据集
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2024-04-16 10:32:54
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文章目录一. SVM模型的基本概念1.1 从线性判别说起1.2 支持向量机(SVM)的基本概念二. SVM的目标函数和对偶问题2.1 支持向量机的优化问题2.2 优化问题的对偶问题2.3 支持向量与非支持向量三. 软间隔3.1 线性不可分3.2 损失函数3.3 松弛变量3.4 求解带松弛变量的软间隔SVM3.5 支持向量与非支持向量四. 核函数4.1 从低维到高维4.2 核函数4.3 核函数的选
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2024-07-25 20:45:49
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回归预测 | MATLAB实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出 目录回归预测 | MATLAB实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果基本介绍MATLAB实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机多输入单输出。 Matlab实现SSA-LSSVM麻雀算法优化最小二乘支持向量机多变量回归预
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2023-12-19 19:23:44
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python与机器学习实战 [何宇健] [2017.7第一版]机器学习绪论......机器学习常用术语......使用python进行机器学习......python一些第三方库的安装......第一个机器学习样例该问题来自Coursera上的斯坦福大学机器学习课程：现有47个房子的面积和价格，需要建立一个模型对新的房价进行预测即有这样的理解：输
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2023-10-16 19:20:12
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