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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先上公式推导吓吓萌新。。。嘻嘻上图中两个决策边界（虚线）的间隔为,可以把它看做求两条平行直线的距离，只是这里是超直线罢了，例如：两平行线方程分别是：Ax+By+C1=0和Ax+By+C2=0则它们之间的距离,这里的x,y写成向量形式就是x={x,y},w={A,B}. 官网地址：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#mo
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2024-03-13 21:48:49
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首先，我们需要安装scikit-learn一、导入sklearn算法包在python中导入scikit-learn的方法：scikit-learn中集成了许多算法，其导入包的方法如下所示：逻辑回归：from sklearn.linear_model import LogisticRegression朴素贝叶斯：from sklearn.naive_bayes import GaussianNBK-
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2023-12-05 16:17:13
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1，Sklearn支持向量机库概述 我们知道SVM相对感知器而言，它可以解决线性不可分的问题，那么它是如何解决的呢？其思想很简单就是对原始数据的维度变换，一般是扩维变换，使得原样本空间中的样本点线性不可分，但是在变维之后的空间中样本点是线性可分的，然后再变换后的高维空间中进行分类。 上面将SVM再赘述了一下，下面学习sklearn中的SVM方法，sklearn中SVM的算法库分为两类，一类是分
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2023-06-19 13:56:08
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SVM基本使用 SVM在解决分类问题具有良好的效果，出名的软件包有libsvm(支持多种核函数),liblinear。此外python机器学习库scikit-learn也有svm相关算法，sklearn.svm.SVC和sklearn.svm.LinearSVC 分别由libsvm和liblinear发展而来。 推荐使用SVM的步骤为：将原始数据转化为SVM算法软件或包所能识别的
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2023-12-05 14:53:01
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1、引言最近在学习sklearn库中SVM算法中C-SVC多分类的相关应用，但是在sklearn中关于如何提取训练后的参数，并脱离原有的sklearn库，甚至脱离原有的python开发环境，在新的平台和系统中使用训练后的参数完成前向推理，是本文所需要讲述的内容。由于笔者主要从事于嵌入式平台（包括但不限于ARM、FPGA，目前主要是异构平台）中机器学习算法的相关应用与加速设计，所以需要对于算法的每一
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2023-11-07 00:42:32
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——sklearn（Google公司开始投资，是大数据战略的一个步骤）是python的机器学习模块，可用于模式识别，用在一般知识发现，例如户外参与人口的类型。sklearn包自带数据集。 svm1.定义 支持向量机（SVM）是一组用于分类,回归和异常值检测的监督学习方法。
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2023-10-24 05:33:01
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在使用sklearn时有时会出现如下的问题，而且可能不仅仅是svm，可能是其
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2022-10-31 16:34:13
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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
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2023-11-25 13:57:52
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除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法，Python中一样可以使用支持向量机做分类。因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法，本文的运行环境是Pycharm。一、导入sklearn算法包 Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法，具体使用详见官方文档说明：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/
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2023-09-05 22:14:10
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引言上一篇博客整理了一下SVM分类算法的基本理论问题，它分类的基本思想是利用最大间隔进行分类，处理非线性问题是通过核函数将特征向量映射到高维空间，从而变成线性可分的，但是运算却是在低维空间运行的。考虑到数据中可能存在噪音，还引入了松弛变量。
理论是抽象的，问题是具体的。站在岸上学不会游泳，光看着梨子不可能知道梨子的滋味。本篇博客就是用SVM分类算法解决一个经典的机器学习问题--手写数字识别。体会一
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2024-03-28 21:42:58
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一、半监督学习1-1、什么是半监督学习让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能，就是半监督学习（semi-supervised learning）。要利用未标记样本，必然要做一些将未标记样本所揭示的数据分布信息与类别标记相联系的假设。假设的本质是“相似的样本拥有相似的输出”。半监督学习可进一步划分为纯（pure）半监督学习和直推学习（transductive learning），
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2024-08-21 10:51:57
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1.概述（1）SVM是最接近深度学习的机器学习算法。线性SVM可以看成是神经网络的单个神经元，非线性的SVM可以看成两层的神经网络，非线性SVM中如果添加多个核函数，则可以模仿多层的神经网络。（2）边际很小时，模型容易在训练集上表现很好，却在测试集上表现糟糕，即容易“过拟合”；拥有更大边际的决策边界在分类中的泛化误差较小。因此，我们在寻找决策边界的时候，希望边际越大越好。 支持向量机，就是通过找出
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2024-04-16 10:20:04
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写在前面 之前只停留在理论上，没有实际沉下心去调参，实际去做了后，发现调参是个大工程（玄学）。于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验。方便以后查询和回忆。 常用核函数 1.linear核函数: K(xi,xj)=xTixjK(xi,xj)=xiTxj 2.polynomial
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2021-07-14 09:21:18
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ML之SVM：基于sklearn的svm算法实现对支持向量的数据进行标注目录输出结果实现代码输出结果实现代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pl #python中的绘图模块from pylab import showfrom sklearn import svmnp.random.seed(0) #随机固定随机值X =
原创
2022-04-22 15:30:06
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Sklearn中SVM方法详解 1、SVM 在 sklearn 中采用 sklearn.svm.SVC 设置参数：
原创
2018-08-06 21:55:10
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import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom
原创
2022-10-13 09:42:01
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ML之SVM：基于sklearn的svm算法实现对支持向量的数据进行标注目录输出结果实现代码输出结果实现代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pl #python中的绘图模块from pylab import showfrom sklearn imp...
原创
2021-06-15 20:27:28
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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
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2024-04-16 10:36:09
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2 非线性SVM与核函数 2.1 SVC在非线性数据上的推广 2.2 重要参数kernel clf = SVC(kernel = "rbf").fit(X,y) plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,s=50,cmap="rainbow") plot_svc_decision_
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2021-06-29 23:47:00
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