目录1，SVM 算法的历史2，线性可分的 SVM3，找到最好的直线4，SVM 算法5，线性 SVM6，非线性问题7，核函数8，多分类问题9，总结 本篇来介绍SVM 算法，它的英文全称是 Support Vector Machine，中文翻译为支持向量机。之所以叫作支持向量机，是因为该算法最终训练出来的模型，由一些支持向量决定。所谓的支持向量，也就是能够决定最终模型的向量。SVM 算法最初是用来解
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2023-12-17 19:11:53
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支持向量机可以分为三类：线性可分的情况 ==> 硬间隔最大化 ==> 硬间隔SVM近似线性可分的情况 ==> 软间隔最大化 ==> 线性支持向量机线性不可分的情况 ==> 核技巧/软间隔最大化 ==> 非线性SVM硬间隔向量机（hard margin svm）任务：寻找一条与所有支持向量距离最远的决策边界，这条决策边界就是，即： 所以问题可以描述为： 带换一下也
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2024-05-13 13:35:35
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嗨，大家好！在上一篇关于Python线性回归的文章之后，我认为撰写关于切分训练集/测试集和交叉验证的文章是很自然的，和往常一样，我将对该主题进行简短概述，然后给出在Python中实现该示例的示例。这是数据科学和数据分析中两个相当重要的概念，并用作防止(或最小化)过度拟合的工具。我将解释这是什么—当我们使用统计模型(例如，线性回归)时，我们通常将模型拟合到训练集上，以便对未经训练的数据(常规数
（一）交叉验证交叉验证（cross-validation）是一种评估泛化性能的统计学方法，它比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定、全面。在交叉验证中，数据被多次划分，并且需要训练多个模型。最常用的交叉验证是 k 折交叉验证（k-fold cross-validation），其中 k 是由用户指定的数字，通常取 5 或 10。5折交叉验证： 1、将数据划分为（大致）相等的 5 部分，每一部分叫作折
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2023-11-09 10:02:47
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我们试着利用代码可视化来提高模型预测能力～比如说，你正在编写一个漂亮清晰的机器学习代码（例如线性回归）。你的代码还不错，首先按照往常一样用 train_test_split 这样的函数将数据集分成「训练集和测试集」两个部分，并加入一些随机因素。你的预测可能稍微欠拟合或过拟合，如下图所示。图：欠拟合和过拟合情况下的预测结果这些结果没有变化。这个时候我们能做什么呢？正如题目所建议的
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2024-01-22 16:02:54
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学习器在测试集上的误差我们通常称作“泛化误差”。要想得到“泛化误差”首先得将数据集划分为训练集和测试集。那么怎么划分呢？常用的方法有两种，k折交叉验证法和自助法。介绍这两种方法的资料有很多。下面是k折交叉验证法的python实现。##一个简单的2折交叉验证
from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np
X=np.array
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2023-05-28 17:16:45
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常用的精度测试方法有交叉验证，例如10倍交叉验证(10-fold cross validation)，将数据集分成十分，轮流将其中9份做训练1份做测试，10次的结果的均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10倍交叉验证求均值，例如10次10倍交叉验证，更精确一点。 当训练样本数目过少，采用“交叉验证法”（cross validation）. 交叉验证法分两
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2023-12-08 09:37:20
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KFold模块from sklearn.model_selection import KFold为什么要使用交叉验证？交叉验证的介绍交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。 交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在
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2023-11-25 10:26:45
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解决一个机器学习问题都是从问题建模开始，我们首先要收集问题资料，深入理解问题后将其抽象成机器可预测的问题。那么我们的学习模型表现究竟怎么样，该如何进行评估呢？今天就给大家写一写交叉验证与留一验证。交叉验证交叉验证有时也称为交叉比对，如：10折交叉比对。交叉验证是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。首先在一个子集上做训练， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。为什么需要交叉验证呢
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2023-11-01 16:58:18
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在数据科学和机器学习的领域，模型评估是一个重要的环节，而五折交叉验证（K-Fold Cross Validation）是一种常用的模型验证技术。它的核心思想是将数据集分成 K 个相同大小的子集，模型在 K-1 个子集上进行训练，在剩下的一个子集上进行验证。这种方法有助于消除训练集和验证集划分带来的偏差，从而提升模型的泛化能力。接下来，我们就从备份策略、恢复流程、灾难场景等多个维度来探讨如何实现有效
比较零散，自用。1.1引言“学习”的概念机器学习的概念：致力于研究图和通过计算的手段，利用经验（历史样本）来改善自身的性能。 1.2基本术语数据集：属性 属性值 记录/对象/样本/示例/特征向量 学习：从数据中学的模型的过程训练集：参与模型训练的样本测试：学的模型后，使用其样本进行预测的过程测试集：被预测的样本集合假设：学的模型对应的关于书的某种潜在规律分类：输出结果是离散的回归：输出
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型是一款性能表现出色、知名度很高的机器学习模型，常用于解决分类问题。但支持向量机涉及较复杂的数学公式推导，容易让初学者让而却步，不敢深究其内在原理。其实，支持向量机和最简单的分类模型——Logistics回归模型——的基本原理都是一样，都是想用线性方法解决分类问题。但是，线性方法存在明显的局限性，那就是无法解决非线性的分类问题，这
支持向量机支持向量机（SVM）算法在分类问题中有着很重要的地位，其主要思想是最大化两类之间的间隔。按照数据集的特点： 1：线性可分问题，如之前的感知机算法处理的问题 2：线性可分，只有一点点错误点，如感知机算法发展出来的pocket算法处理的问题 3：非线性问题，完全不可分，如在感知机问题发展出来的多层感知机和深度学习 针对以上三种情况SVM有以下三种处理方式： 1：hard-margin SVM
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2024-09-06 00:16:08
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选择具有最佳超参数的性能最佳的机器学习模型，有时甚至在生产后仍会导致性能较差。这种现象可能是由于在同一组训练和测试数据上调整模型并评估其性能而导致的。因此，更严格地验证模型可能是取得成功结果的关键。在本文中，我们将简要讨论并实现一种技术，该技术在宏伟的事物中可能会引起应有的关注。先前的陈述来自一个观察到的问题，即与模型构建阶段的性能相比，某些模型在生产中表现不佳是一个众所周知的问题。尽管存在大量潜
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2023-11-02 09:08:21
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LibSVM是一款简单易用的支持向量机工具包。包括了C和Java的开发源代码。大家能够訪问其官网进行了解和下载相关文件。 这里以其官网的第一个数据集a1a 为例。练习使用多项式核和径向基核来对数据集进行分类。1、准备工作 因为从官网下的最新的2015.12月公布的libsvm-3.21版本号中已生成的exe文件不支持Windows32位系统，所以使用的之前的一版libsvm-3.20。将其下下
数据分析，可以分为探索型、验证型与预测型三大类。探索型数据分析-「画图」利用Seaborn绘图函数绘制常见图表：barplot、pointplot、distplot、regplot、boxplot、countplot、FacetGrid、stripplot、swarmplot、violinplot 等。Seaborn绘图背景样式控制：seaborn.set_style('paramet
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2023-09-28 10:48:25
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模型评估与改进交叉验证交叉验证是一种评估泛化性能的统计学方法，它比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定、全面。在交叉验证中，数据被多次划分，并且需要训练多个模型。 最常用的交叉验证是k折交叉验证，其中k是由用户指定的数字，通常取5或者10。 在执行5折交叉验证时，首先将数据划分为（大致）相等的5部分，每一部分叫做折。 接下来训练一系列模型，使用第一折作为测试集、其他折（2~5）作为训练集来训练第一
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2023-10-22 08:32:34
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# 五折交叉验证在Python中的应用
在机器学习领域中，为了评估模型的性能和泛化能力，通常会使用交叉验证技术。其中，五折交叉验证是一种常用的交叉验证技术之一。本文将介绍如何使用Python实现五折交叉验证，并提供示例代码。
## 什么是五折交叉验证？
五折交叉验证是将数据集分成五个等分的子集，在每次实验中，选择其中四个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，这样可以得到五组不同的训练集和
原创
2024-03-31 05:39:42
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# 五折交叉验证：提高机器学习模型的可靠性和泛化能力
在机器学习中，我们通常需要将数据集分为训练集和测试集，用于构建和评估模型的性能。然而，仅仅使用一次训练集和一次测试集来评估模型的性能可能会产生结果的不确定性。为了减少这种不确定性，提高模型的可靠性和泛化能力，我们可以使用交叉验证技术。
## 什么是交叉验证？
交叉验证是一种用于评估模型性能的统计分析方法，它将数据集划分为若干个子集。通常，
原创
2023-09-16 12:21:16
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在数据科学和机器学习领域，模型评估的一个重要环节就是使用交叉验证的方法来验证一个模型的表现。五折交叉验证是一种常见的技术，可以有效避免模型的过拟合。在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用Python进行五折交叉验证，并结合备份策略、恢复流程、灾难场景等多个方面，以提供一个全面的思路交流。
## 备份策略
为了确保我们的数据和模型在分析过程中不丢失，我们需要建立一个合理的备份策略。首先，可以用思维
