SVM的优缺点（复习） 核函数的基本作用就是接受两个低维空间里的向量，能够计算出经过某个变换后在高维空间里的向量内积值。RBF 核与多项式核相比具有参数少的优点用交叉验证找到最好的参数 C 和γ 。使用 RBF 核时，要考虑两个参数 C 和γ 。因为参数的选择并没有一定的先验知识，必须做某种类型的模型选择（参数搜索）。目的是确定好的(C,γ)使得分类器能正确的预测未知数据（即测试集数 据
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2024-06-14 10:24:25
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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
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2024-08-17 09:57:25
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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
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2023-10-19 22:48:37
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SVM模型是为求得使几何间隔最大的超平面：y=w⋅x+mp
原创
2022-10-05 22:52:15
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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
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2023-11-23 15:18:10
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Python3入门机器学习2.5 超参数1.什么是超参数？ 对于kNN算法中的参数k传入什么值最好呢？这就是机器学习中的超参数问题。 什么是超参数？简单理解就是在我们运行机器学习算法之前需要指定的参数，kNN算法中的k就是一个最为典型的超参数。2.超参数和模型参数的区别： 超参数：在算法运行前需要决定的参数。 模型参数：算法过程中学习的参数。 kNN算法中没有模型参数，kNN算法中的k是典型的超参
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2023-10-30 22:52:51
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最近学习机器学习西瓜书的支持向量机，开篇就遇到超平面这个概念，找资料找了很久，并没有找到很好的资料。不是数学系的真痛苦，是数学系的更痛苦。虽然没有找到什么资料，先把网上的资料先整理整理，之后慢慢把概念补上。西瓜书里面有这么一句话：“在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述：”
原创
2022-09-29 18:01:22
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# -*- 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))
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2023-06-16 17:21:37
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Python 中函数的参数类型比较丰富，比如我们经常见到 *args 和 **kwargs 作为参数。初学者遇到这个多少都有点懵逼，今天我们来把 Python 中的函数参数进行分析和总结。2.Python 中的函数参数在 Python 中定义函数参数有 5 种类型，我们来一一演示它们。2.1 必选参数必须参数是最基本的参数类型，当你在 Python 函数中定义一个必选参数时，每次调用都必须给予赋值
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2024-10-21 17:21:12
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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
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2024-06-13 17:01:52
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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
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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
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2023-09-23 14:30:34
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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）。
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2024-03-05 16:44:02
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文章目录超参数调整的方法介绍常用的超参数调整方法网格搜索(Grid Search)如何进行网格搜索小结随机搜索(Random Search)贝叶斯优化(Bayesian Optimization)梯度优化(Gradient-based Optimization)遗传/进化算法(Genetic/Evolutionary Algorithms)李雅普诺夫采样(Lyapunov Sampling)如何
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2024-05-28 19:24:30
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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
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2023-12-01 22:58:13
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贝叶斯超参数优化bayes_opt1. 定义目标函数2. 定义参数空间3. 优化目标函数的具体流程4. 定义验证函数(非必须)5. 调用hyperopt1. 建立benchmark2. 定义参数init需要的算法3. 目标函数4. 参数空间5. 优化函数(优化目标函数的具体流程)6. 验证函数(可选)7. 训练贝叶斯优化器 bayes_optimport numpy as np
from skl
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2023-10-24 14:35:41
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optparse是一个比getopt更方便灵活强大的来设置命令行参数的一个模块。
示例下面是一个使用 optparse 的简单示例：from optparse import OptionParser
[...]
parser = OptionParser()
parser.add_option("-f", "--file", dest="filename",
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2024-08-23 15:02:34
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在这篇文章中，机器学习工程师 George Seif 介绍了 Python collections 模块很受欢迎的四种数据类型以及它们各自的使用方法。这些数据类型可以对代码进行优化，进而实现更简洁的任务执行。Python 的最大优势之一就是它有各种各样的模块和软件包可供选择。这些模块和包将 Python 的功能扩展到了许多流行领域，包括机器学习、数据科学、Web 开发和前端等。其中表现最好的一个就
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2024-08-26 08:04:38
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python基础知识用于类继承的super函数介绍 目录python基础知识一、super函数的用途二、了解super函数的基本信息三、多继承不重复调用 四、多继承重复调用总结一、super函数的用途 （1）避免在改动父类名称时还需改动子类调用方法的代码（2）在子类中按照一套内置的顺序自动调用父类的方法（3）多用于多继承问题中，解决查找顺序（MRO）、重复调用（钻石继承）等种种问题二、了
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2023-11-28 14:44:50
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数据挖掘-超参数优化简介超参数调优方法简介 本文对机器学习中的常用的超参数方法进行介绍，希望初学者在机器学习的过程中能够认识到超参数的调优是非常重要的一个步骤。 首先我们明确，什么是超参数。超参数其实就是不属于模型本身的一种参数，这种参数不受模型本身所控制。比如在梯度下降法中使用的步长、训练过程中的迭代总次数。这些在一般情况下都是人为设置的，不受模型本身影响的。一般来说，常用的超参数调优方法有网格
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2024-10-01 09:44:06
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