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
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
SVM 应用实例（人脸识别）： from __future__ import print_function from time import time import logging import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cross_validati
转载
2017-03-06 13:09:00
359阅读
2评论
机器学习：支持向量机 (Support Vector Machine)算法原理及python实现 文章目录机器学习：支持向量机 (Support Vector Machine)算法原理及python实现SVM算法概述SVM算法python实现1.创建样本，例中使用二维平面中的两类点来表示两种不同样本2.处理数据集方法，每条数据的前两个数据为坐标，最后为类别3.主方法代码4.完整代码运行结果SVM
转载
2023-10-07 13:00:11
84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
转载
2015-06-11 15:57:00
224阅读
1评论
一、实验目的和内容（一）实验目的 1、熟悉支持向量机SVM(Support Vector Machine)模型分类算法的使用。 2、用svm-train中提供的代码框架（填入SVM分类器代码）用train.data训练数据提供的矩阵来训练参数得到训练模型model,利用libsvm进行模型的训练，分类预测等。 &nb
转载
2024-05-23 16:24:53
62阅读
svm的故事https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5ODUxOTA5Mg==&mid=2652554096&idx=1&sn=46783e6ace661a3ccbd8a6e00fb17bf9&chksm=8b7e322bbc09bb3d73dc240f2280bddf2ef8b7824a459a24bd7f6eeadd60edb...
原创
2021-08-18 11:24:17
274阅读
1评论
1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
转载
2021-08-24 01:11:00
202阅读
3评论
前言： 又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更新已经有两个月的时间了。其中一个很大的原因是，不知道写什么好-_-，最近一段时间看了看关于SVM(Support Vector Machine)的文章，觉得SVM是一个非常有趣，而且自成一派的方向，所以今天准备写一篇关于关于SVM的文章。 关于SV...
转载
2015-05-04 15:53:00
133阅读
3评论
"SVM Support Vector Machines Reviews"
原创
2021-08-27 09:51:11
64阅读
1 优化目标 左下是正样本情况下逻辑回归的代价函数与假设函数的图像，右下为负样本的情况 在逻辑回归中如果有一个 $y=1$的样本，训练的目标则是希望 \({{h}_{\theta }}\left( x \right)\) 趋近1，对应的 \(\theta^Tx\) 应当远大于0。 相反地，另一个样本 ...
转载
2021-08-24 01:11:00
135阅读
3评论
先将代码写上，后期有时间在写上文字注释：
代码展示：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
支持向量机代码实现
SMO(Sequential Minimal Optimization)最小序列优化
by tangjunjun
"""
import numpy as np
# 核转换函数（一个特征空间映射到另一个特征空间，低维空间映射到高维空间）
# 高维空间解决线性问题，
原创
2023-06-15 11:11:50
54阅读
SVM 原理推导 机器学习就是找决策边界1.have u ? if w * u + b 〉= 0 them is + 正样本（W*u =U的图影，b原点到边界的值） if w * u >=c if w * u +b <0 them is - 样本 2.yi(w * x +b) -1 >=0 yi(w
原创
2021-07-23 14:13:36
199阅读
SVM
原创
2021-08-02 15:22:00
106阅读
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_
转载
2021-06-29 23:47:00
119阅读
2评论
class sklearn.svm.SVC (C=1.0, kernel=’rbf’, degree=3, gamma=’auto_deprecated’, coef0=0.0, shrinking=True,probability=False, tol=0.001, cache_size=200,
转载
2021-06-29 22:41:00
90阅读
2评论
https://sourceforge.net/projects/win32svn/ 下载地址 下载完它会自动配置环境变量 在cmd输入 svn --version 出现图片的内容就配置好了 下一步 将本地目录设置为中央仓库 svnadmin create E:\\文件 命令输入后，此时文件里面多了
原创
2022-06-28 13:44:43
278阅读
适用于比较复杂的分类 图像识别 人脸识别神经网络 决策树分类效果都不如SVM
原创
2022-03-01 17:39:19
103阅读
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许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习
转载
2021-07-12 10:38:17
964阅读
