其实在很早以前写过一期SVM,只不过当时对SVM只是初步的了解，现在重新来看，其实SVM还是有很多值得学习的地方。1.SVM介绍SVM可以理解为：使用了支持向量的算法，支持向量机是一种基于分类边界分界的方法。以二维数据为例，如果训练数据分布在二维平面上的点，它们按照其分类聚焦在不同的区域。基于分类边界的分类算法的目标：通过训练，找到这些分类之间的边界（如果是直线的，称为线性划分，如果是曲线的，称为
转载
2023-11-23 15:18:10
165阅读
# -*- coding: utf-8 -*-
from sklearn.svm import SVC
import numpy as np
print(X.shape,Y.shape)
X = np.random.random((10,5)) #训练数据
Y = np.array([1,0,1,0,1,0,1,0,1,0]) #训练标签
T = np.random.random((20,5))
转载
2023-06-16 17:21:37
238阅读
第3章实现快速SVM上一章内容已接触了在线学习，与批量学习相比，读者可能已经对其简单性、有效性和可扩展性感到惊讶。尽管每次只学习单个示例，SGD依然能得到很好的估计结果，就好像使用批处理算法处理存储在核心存储器中的所有数据一样，唯一的要求就是数据流确实是随机的(数据中无趋势)，并且学习器也针对问题进行了很好调整(学习率通常是需要固定的关键参数)。无论如何，仔细检查这些成果，相对于批线性模型，计算结
转载
2024-06-13 17:01:52
36阅读
SVM调参数实例 Sklearn求解SVM samples_generator数据生成用的，可以生成出自定义数据。 径向基函数，rbf，高斯核函数说的是一回事。 SVM参数调节 C参数不同结果也不同。 在高斯核函数中用，gamma值控制模型的复杂程度。 一般复杂的边界泛化能力越低。一般不希望得到这样
原创
2021-07-22 09:47:05
304阅读
相比于逻辑回归，在很多情况下，SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作，不过却可以通过核技巧(核函数)，使得SVM可以应用于多分类的任务中。本篇文章只是介绍SVM的原理以及核技巧究竟是怎么一回事，最后会介绍sklearn svm各个参数作用和一个demo实战的内容，尽量通俗易懂。至于公式推导方面，网上关于这方面的文章太多了，这里就不多进行展开了~1.SVM简介
转载
2023-09-23 14:30:34
62阅读
OpenCV中的SVM参数优化 分类：机器学习（11） opencv（18） 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 SVM（支持向量机）是机器学习算法里用得最多的一种算法。SVM最常用的是用于分类，不过SVM也可以用于回归，我的实验中就是用SVM来实现SVR（支持向量回归）。
转载
2024-03-05 16:44:02
73阅读
1.SVM简介 SVM方法建立在统计学VC维和结构风险最小化原则上，既可以用于分类（二/多分类）、也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性，对未知数据拥有很强的泛化能力，特别是在数据量较少的情况下，相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。 使用SVM作为模型时，通常采用如下流程：对样本数据进行归一化应用核函数对样本进行映射（最常采用和核函数是RBF和Linear，在样本线性可分时，L
转载
2023-12-01 22:58:13
724阅读
结果代码# 加载数据# 切分出测试数据# 设置方法#打印结果# 评价分数。
原创
2024-08-26 15:39:03
46阅读
训练数据本实验的特征维度取自实际工程，但具体数据纯属模拟，只是想以此对SVM理论进行一次实践。 数据集-数据字典
序号名称说明类型备注1user_id用户标识int 2service_kind业务类型string2G、3G、4G3call_duration主叫时长（分）double 4called_duration被叫时长（分）double 5in_packa
转载
2024-04-16 10:36:09
60阅读
一、用SVM实现二分类：支持向量机分类器，是在数据空间中找出一个超平面作为决策边界，利用这个决策边界来对数据进行分类，并使分类误差尽量小的模型 &nbs
转载
2023-11-25 13:57:52
3阅读
from hyperopt import hp, STATUS_OK, Trials, fmin, tpeimport hyperoptfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn import svmfrom sklearn.datasets import load_irisimport numpy as...
原创
2021-08-04 09:58:13
247阅读
支持向量机SVM原理（参数解读和python脚本）
原创
精选
2021-02-17 19:33:40
2312阅读
点赞
1. 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，允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，一般采用减小c的方法，把训练样本集中错误分类的样本作为噪声2.2. kernel ： str参数，默认为‘rbf’算法中提供的核
转载
2024-01-29 06:58:39
499阅读
!image.png(://s2.51cto.com/images/20220504/1651659157334297.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)老师布
原创
精选
2022-05-18 11:07:52
1415阅读
点赞
网格搜索适用于三四个（或者更少）的超参数（当超参数的数量增长时，网格搜索的计算复杂度会呈现指数增长，这时候则使用随机搜索），用户列出一个较小的超参数值域，这些超参数至于的笛卡尔积（排列组合）为一组组超参数。网格搜索算法使用每组超参数训练模型并挑选验证集误差最小的超参数组合。 &nb
转载
2024-08-17 09:57:25
608阅读
（一）SVM的背景简单介绍支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势，并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和...
转载
2015-06-07 21:18:00
117阅读
利用sklearn执行SVM分类时速度很慢，采用了多进程机制。 一般多进程用于独立文件操作，各进程之间最好不通信。但此处，单幅影像SVM分类就很慢，只能添加多进程，由于不同进程之间不能共用一个变量（即使共用一个变量，还需要添加变量锁），故将单幅影像分为小幅，每小幅对应一个进程，每个进程对该小幅数据分 ...
转载
2021-11-03 21:53:00
413阅读
2评论
import numpy as npX = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])y = np.array([1, 1, 2, 2])from sklearn.s、
原创
2022-07-19 11:50:09
57阅读
转载
2015-06-11 15:57:00
224阅读
1评论
SVC官方源码sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True,
probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None,
verbos
转载
2023-10-19 22:48:37
1093阅读
