SVM实验一、数据处理本次实验数据集为 Breast cancer dataset通过sklearn.datasets获取数据cancer = load_breast_cancer()
cancer_x=cancer.data
cancer_y=cancer.target查看数据大小即部分数据：print("加载完毕，数据大小：")
print(cancer_x.shape)
print(canc
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2023-12-24 21:54:10
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1. 问题的提出若存在一个样本集，其中有两类数据，我们希望将他们分类像上图(a)那样的样本集，SVM的目的就是企图获得一个超平面（在这个例子中超平面是一个直线），这个超平面可以完美的分割不同的数据集，我们用下面的线性方程来表示这个超平面：ωTx+b=0ωTx+b=0对于二维空间的超平面，实际上就是：[w1w2][xy]+b=0[w1w2][xy]+b=0我们再观察图(b)和(c)的两个直线，很明显
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2024-02-25 08:50:55
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在本文中，我们将使用主成分分析和支持向量机来建立人脸识别模型。首先，让我们了解PCA和SVM是什么：主成分分析：主成分分析（PCA）是一种机器学习算法，广泛应用于探索性数据分析和建立预测模型，它通常用于降维，通过将每个数据点投影到前几个主成分上，以获得低维数据，同时尽可能保留数据的变化。Matt Brems的文章(https://medium.com/u/55680478461)全面深入地介绍了该
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2024-07-02 15:19:36
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《集体智慧编程》关于婚介数据集的SVM分类
作者写这本书的年代已经很久远了，于是里面使用到的LIBSVM接口与现在也非常不一样：
1.书本上提高的官方下载svm已经更新至3.x版本，不适合（研究了很久，发现接口很大不一样，建议阅读者不要使用最新版本，如果实在需要请参考本文第4点）
2.网上有人用libsv
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2024-05-31 00:30:50
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目录什么是支持向量机(SVM)引例假定有训练数据集，其中，x是向量，y=+1或-1。试学习一个SVM模型。分析：将线性可分数据集区分开的超平面有无数个，但是SVM要做的是求解一个最优的超平面，最优意味着模型的泛化能力越强，具体做法就是选择使间隔最大的超平面。在图中可以看出黑色超平面优于红色超平面。红色圈内的样本就是支持向量，仅依靠支持向量就可以确定分割平面的位置。李航《统计学习方法》中的定义SVM
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言 整理SVM（support vector machine）的笔记是一个非常麻烦的事情，一方面这个东西本来就不好理解，要深入学习需要花费大量的时间和精力，另一方面我本身也是个初学者，整理起来难免思路混乱。所以我对S
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2023-07-12 22:04:30
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weka提供了几种处理数据的方式，其中分类和回归是平时用到最多的，也是非常容易理解的，分类就是在已有的数据基础上学习出一个分类函数或者构造出一个分类模型。这个函数或模型能够把数据集中地映射到某个给定的类别上，从而进行数据的预测。就是通过一系列的算法，将看起来本来分散的数据，给划分成一个个不同的类，我们可以知道某个数据为什么要划分到这个类别，后来的数据通过这个过程就可以知道把它划分到哪个类别，从而进
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2023-12-29 21:00:11
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文章目录1. sklearn中常用的分类算法2. 使用sklearn估计器构建SVM模型
1. sklearn中常用的分类算法模块名函数名算法名linear_modelLogisticRegression逻辑斯蒂回归svmSVC支持向量机neighborsKNeighborsClassifierk近邻分类naive_bayes
原创
2022-02-24 09:41:16
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文章目录1. sklearn中常用的分类算法2. 使用sklearn估计器构建SVM模型1. sklearn中常用的分类算法模块名函数名算法名linear_modelLogisticRegression逻辑斯蒂回归svmSVC支持向量机neighborsKNeighborsClassifierk近邻分类naive_bayesGaussian...
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2021-06-18 16:17:20
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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 ...
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2021-11-03 21:53:00
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想问一下各位大佬，在对数据集做svm分类时在这个部分一直报这个错误是因为什么呀
原创
2023-06-21 20:37:19
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在学界一般认为，《红楼梦》后 40 回并非曹雪芹所著。利用机器学习相关算法来进行判断原理 每个作者写作都有自己的用词习惯和风格，即使是故意模仿也会留下很多痕迹。 在文言文中，文言虚词分布均匀，书中每个回目都会出现很多文言虚词，差别在于出现频率不同，我们把文言虚词的出现频率作为特征。 不只文言虚词，还有其他的词在所有回目中出现频率很多。比如对第 80 回进行词频统计，得到了 172的 142我 70
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2024-01-10 22:51:50
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绘制ROC曲线以通过Logistic回归进行分类加载样本数据。
原创
2021-05-20 21:48:02
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绘制ROC曲线以通过Logistic回归进行分类加载样本数据。
原创
2021-05-12 14:52:30
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本博客为SVM分类器的学习笔记~由于仅仅是自学的笔记，大部分内容来自参考书籍以及个人理解，还请广大读者多多赐教主要参考资料如下：《机器学习实战》《Python机器学习》《机器学习Python实践》《Python机器学习算法》《Python大战机器学习》《Python与机器学习实战》支持向量机（support vector machine，SVM）的基本模型是定义在特征空间上间隔
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2024-08-05 21:47:21
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原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
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2023-12-07 01:29:06
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依据机器学习算法如何学习数据可分为3类：
有监督学习：从有标签的数据学习，得到模型参数，对测试数据正确分类；
无监督学习：没有标签，计算机自己寻找输入数据可能的模型；
强化学习（reinforcement learning）：计算机与动态环境交互，学习错误反馈达到更优的目的。依据机器学习期望结果来分类：
分类：输入被分为N个类别的一种；
回归：输出是连续值；如依据房子的大小，时间，位置来预测房子的
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2024-04-24 09:17:11
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import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -...
原创
2022-05-19 21:25:27
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将线性模型用于 多分类问题优点、 缺点和参数线性模型的主要参数是正则化参数，在回归模型中叫作 alpha，在 LinearSVC 和 Logis
原创
2022-07-18 14:47:49
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一般做分类比较重要的有三个步骤，每一步都对分类结果有很大的影响1.找到合适的特征，举个栗子，例如题主的年龄估计，可以对图像进行预处理二值化(对图像分类这步很重要), 之后取横向的线的数目作为一个特征(纯属猜测，不确定这个特征是否有效),把很多个特征组成一个特征向量2.选择合适的分类器，常用的分类器有SVM,LR,ANN等，对不同场景使用合适的分类器,上面有朋友提到LR，当然LR比较简单而且速度...
原创
2021-06-10 18:21:49
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