一，带有L2正则化的线性回归-岭回归岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果。二，APIsklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0)
具有l2正则化的线性回归alpha:正则化力度，也叫 λ
λ取值：0~1 1~10coef_:回归系数sklearn.linear_model.RidgeCV
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2023-09-20 17:14:19
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使用NNI的scikit-learn以及Tensorflow分析
使用NNI的scikit-learn以及Tensorflow分析
一、NNI简介NNI (Neural Network Intelligence) 是自动机器学习（AutoML）的工具包。 它通过多种调优的算法来搜索最好的神经网
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2023-09-14 18:21:21
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# 在Python中使用Scikit-learn输出支持向量
支持向量机（SVM）是一种强大的分类技术，在机器学习中得到广泛应用。Scikit-learn是Python中的一个流行库，提供了对SVM的实现。本文将指导你如何使用Scikit-learn输出支持向量。我们将依次完成以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
参考url:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.07-support-vector-machines.html支持向量机（support vector machine，SVM）是非常强大、灵活的有监督学习算法，既可以用于分类、也可用于回归。1、支持向量机的由来 判别分类方法：不再为每类数据建模，而是用一条分割线（二维空间中
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2023-08-03 20:36:43
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支持向量机SVM(Support Vector Machine)市一中用来进行模式识别、分类、回归的机器
原创
2022-12-18 01:06:26
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这里做简单介绍：SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilbert空间)，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题.简单地说，就是升维和线性化.升维，就是把样本向高维空间做映射，一般情况下这会增加计算的复杂性，甚至会引起"维数灾难"，因而人们很少问津.但是作为分类、回归等问题来说，很可能在低维样本空间无法线性处理的样本集
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2023-12-21 07:04:04
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对于支持向量机，我看了好久也没能看的很明白，里面的理论有点多。所以呢，只能用sklearn来跑跑svm模型了。。下面是代码：（svm支持多类别分类，所以这次还使用iris的数据）from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_te
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2023-12-12 15:22:35
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上一节我们用knn在鸢尾花数据集上做了分类，现在我们就来用knn做回归预测。1.1 模拟数据集——knn回归首先导入需要用到的包#Demo来自sklearn官网
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor创建训练样本，标签与测试集np.ran
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2023-08-12 01:49:24
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需要用到的函数引入sklearn自带数据集：sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)sklearn.datasets.samples_generator.
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2024-07-12 15:29:06
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导入：from sklearn.svm import SVC1. scikit-learn SVM算法库使用概述 scikit-learn中SVM的算法库分为两类，一类是分类的算法库，包括SVC， NuSVC，和LinearSVC 3个类。另一类是回归算法库，包括SVR， NuSVR，和LinearSVR 3个类。相关的类都包裹在sklearn.svm模块之中。 对于SVC， Nu
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2024-05-13 11:12:21
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svm是sklearn中一个关于支持向量机的包，比较常用，在使用过程中若是不熟悉各个参数的意义，总以默认参数进行机器学习，则不能做到最优化使用SVM，这就是一个较为遗憾的事情了。为了加深理解和方便调用，根据现有理解，结合官方文档，对其中的参数做一些记录，方便自己时常温习，也给阅读者进行一些粗浅的介绍，如果有理解错误的地方，希望阅读者能够指出。以svm中的支持向量分类SVC作为介绍，所有参数如下：c
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2024-03-23 11:33:37
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支持向量机支持向量机（support vector machine，简称SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，其学习模型的策略是间隔最大化，可转化为一个求解凸二次规划的最优化问题。训练后的线性分类器模型不仅保证了每个实例的预测类别准确性，而且还提高了每个实例的预测类别的置信度，从而增强了分类器模型的泛化能力。支持向量机支持的由简至繁的模型：线性可分支持向量机
文章目录一、支持向量机原理支持向量机原理的三层理解二、线性SVM决策过程的可视化探索建好的模型推广到非线性情况总结 一、支持向量机原理支持向量机（SVM，也称为支持向量网络），是机器学习中获得关注最多的算法没有之一。它源于统计学习理论，是我们除了集成算法之外，接触的第一个强学习器。支持向量机原理的三层理解目标是"找出边际最大的决策边界"，听起来是一个十分熟悉的表达，这是一个最优化问题，而最优化问
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2024-06-05 11:31:01
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支持向量机的基本思想是找到一条"线"，使得分类间距最大。一、线性分类器(线性核)很多时候由于数据不可能完全分为两类，所以需要设置一定范围，允许分类错误。即设置软间隔，在sklearn 中用超参数 C （惩罚系数)来控制这种平衡：C 比较小，即脾气较小，度量大容忍度高，其对于的软间隔就大；反之则小。1. Iris数据集试验一个线性核SVM一下为十分简单的试验# 加载包
from sklearn im
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2024-08-16 17:40:59
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文章目录一、SVM算法二、算法实现1.引包2.加载数据3.修改数据4.定义函数5.线性处理6.非线性处理7.核函数处理8.高斯核函数处理三、总结四、参考 一、SVM算法将实例的特征向量（以二维为例）映射为空间中的一些点，如下图的实心点和空心点，它们属于不同的两类。SVM 的目的就是想要画出一条线，以“最好地”区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。二、算法实现1.引包im
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2024-05-16 04:52:23
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scikit-learn
支持向量机算法库使用小结
之前通过一个系列对支持向量机
(
以下简称
SVM)
算法的原理做了一个总结，本文从实践
的角度对
scikit-learn SVM
算法库的使用做一个小结。
scikit-learn SVM
算法库封装了
libsvm
和
liblinear
的实现，仅仅重写了算法了接口部分。
1. scikit-learn SVM
算法库使用概述
sciki
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2024-05-14 15:40:53
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sklearn初探（四）：支持向量机、高斯贝叶斯、岭回归前言仍然使用上一篇文章的数据集，这次使用支持向量机、高斯贝叶斯、岭回归三种方法进行预测，并使用10折交叉验证进行评价。由于采用线性回归的方法，这里没有可视化。完整源代码以及数据集链接在文末给出。概述支持向量机支持向量机的优势在于:在高维空间中非常高效.即使在数据维度比样本数量大的情况下仍然有效.在决策函数（称为支持向量）中使用训练集的子集,因
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2024-04-18 14:49:42
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书接上次笔记，我们通过把二维的数据映射到三维，再用超平面进行划分。但是这也是有很大的问题的，维数越高越难以计算。于是在上次笔记的最后，采用了更换核函数来满足支持向量机的分类要求。 klearn在skearn中可选择以下几种选项linear 线性核，解决问题为线性。poly 多项式核，解决问题为偏线性。sigmoid 双曲正切核，解决问题为非线性。rbf 高斯径向基，解决偏为非线性。 所以要研究ke
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2024-06-28 14:14:55
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支持向量机SVM(Support Vector Machine),适合用于中小型复杂数据集的分类。支持向量机有三宝间隔对偶核技巧大间隔分类(Large margin classification)from sklearn.svm import SVCfrom sklearn import datasetsimport numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltiris=datasets.lo
原创
2021-07-13 18:21:15
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支持向量机（Support vector machine, SVM）是一种二分类模型，是按有监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。支持向量机经常应用于模式识别问题，如人像识别、文本分类、手写识别、生物信息识别等领域。1、支持向量机（SVM）的基本原理SVM 的基本模型是特征空间上间隔最大的线性分类器，还可以通过核函数方法扩展为非线性分类器。SVM 的分割策略是间隔最大化，通过寻求结构化风
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2021-05-17 09:15:53
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