实验二：SVM支持向量机1. 实验内容：(1)用你熟知的语言(尽量使用python)实现支持向量机的算法，并在给定的数据集上训练。(2)在测试集上用训练好的支持向量机进行测试，并将预测结果以csv格式保存为一行预测的分类。(3)简要说明算法原理，记录实验过程的关键步骤，以及实验过程中遇到的问题和解决方法。2. 实验说明：数据集为鸢尾花数据集，有三个类别，其中setosa与另外两种之间是线性可分的，
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2024-03-15 08:51:54
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文章目录1 前言1.1 支持向量机的介绍1.2 支持向量机的应用2 demo数据集演示2.1 导入函数2.2 构建数据集拟合2.3 预测模型及可视化3 实例演示分类（非SVM）3.1 导入函数和数据3.2 简单线性分类3.3 最大间隔决定分类4 实例演示分类（SVM）4.1主角登场4.2 软间隔4.3 超平面5 讨论 1 前言1.1 支持向量机的介绍支持向量机（Support Vector Ma
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2023-11-09 22:17:52
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from sklearn import svm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#准备训练样本
x=[[1,8],[3,20],[1,15],[3,35],[5,35],[4,40],[7,80],[6,49]]
y=[1,1,-1,-1,1,-1,-1,1]
##开始训练
clf=svm.SVC() ##默认参数：kernel
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2024-05-19 15:06:10
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Introduction 机器学习强大如一座军械库，里面有各种威力惊人的武器，不过你首先得学会如何使用。举个栗子，回归（Regression）是一把能够有效分析数据的利剑，但它对高度复杂的数据却束手无策。支持向量机（Support Vector Machines，SVM）就好比一把锋利的小刀，特别是在小数据集上建模显得更为强大有力。本套测试题专为SVM及其应用而设计，目前超过550人
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2023-09-04 10:16:04
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之前对机器学习的理解，仅仅停留在书本上的推导公式，或者对一些开源工具的使用上。高大上的机器学习究竟如何训练、怎样预测的，对我们来说就像是一个黑盒充满神秘。今天，我们就以经典的机器学习算法SVM为例，抛开各种实际处理上的tricky, 实现一个简单纯洁的SVM，用CODING说话，揭开SVM的神秘面纱，让机器学习的过程更加接地气！原理就不多说了：hinge损失函数+L2正则化+梯度下降，Python
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2023-08-02 09:16:08
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支持向量机哈尔滨工程大学-537算法原理：一、寻找最大间隔如下图所示，用一条分割线将两类点分割开来(二维的是一条分割线，多维的就是分隔面)，显然三条线都能将两类点分割开来，然而，从直观来看，红色的分割线显然分割效果最好。为什么这么说呢？因为红色的分割线到两边最近的点的距离更远。可以直观把两边的两类点想象成地雷，我们有一支红军要通过这片雷区，显然，沿着绿色和灰色的路线行军，两边不会踩到地雷的安全区域
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2023-11-01 23:42:43
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SVM算法代码及注释import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris #鸢尾花数据集
from sklearn.svm import SVC
import warnings
# 消除警告
warnings.filterwarnings('ignore')
# 数据
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2023-12-09 20:43:10
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最近学习了支持向量机，整理一下支持向量机的框架。 1.在logistic分类时，将训练集输入到模型中，训练集输入数据为{(x11,x12,…x1n),(x21,x22,…,x2n),…,(xm1,xm2,…,xmn)}, 模型为f(xi) = sigmoid(xi*w.T+b) 若f(x)>0.5,则预测y‘=1，若f(x)<0.5,则预测y‘=0. 训练的损失函数为loss=（y-y
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2023-10-07 19:05:38
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内容： 随机生成两类且维数为2的100个样本的数据集（注:每类均为100个样本) ，使用2/3数据训练支持向量机，剩余1/3数据进行测试，计算正确率。代码： 实在不想写了就来这看看吧~~~import
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2023-11-12 09:35:17
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机器学习-Sklearn-11（支持向量机SVM-SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨）#11、SVC真实数据案例：预测明天是否会下雨
#这个案例的核心目的，是通过巧妙的预处理和特征工程来向大家展示，在现实数据集上我们往往如何做数据预处理，或者我们都有哪些预处理的方式和思路。预测天气是一个非常非常困难的主题，因为影响天气的因素太多，而Kaggle的这份数据也丝毫不让我们失望，是一份非常难的数据集
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2024-04-16 10:32:54
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快递公司每天都会接收处理大量的快递，多数的地址邮编都是通过手写，并且每个人写的数字都样式各异，原本这项任务是通过人工来进行，后来人们尝试用机器代替人工，但是由于没有统一的形状规则来进行识别分类，机器也没有取得很好的效果。随着机器学习技术的兴起，研究人员开始重新考虑这个任务，并且通过大量的研究证明：支持向量机(SVM)对手写数字有很好的预测效果。 什么是支持向量机支持向量机(Support Vect
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2024-05-19 13:38:19
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# 使用Python实现支持向量机进行预测
支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习模型，主要用于分类和回归任务。本文将带你了解如何在Python中实现支持向量机模型，并进行预测。我们将逐步梳理实现过程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
以下是实现支持向量机预测的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | --
原创
2024-09-04 03:44:55
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机器学习应用篇（三）——基于支持向量机的分类预测 文章目录机器学习应用篇（三）——基于支持向量机的分类预测1、Question?2、Answer！——SVM3、软间隔4、超平面 支持向量机常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测 1、Question?我们经常会遇到这样的问题，给你一些属于两个类别的数据（如子图1），需要一个线性分类器将这些数据分开,有很多分法（如子图2），现在有一个问题，两个分类
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2024-04-25 20:22:04
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一、SVM的介绍支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中，由于其其优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧，在上世纪90年代左右，SVM曾红极一时。二、Demo实践Step1:库函数导入Step2:构建数据集并进行模型训练Step3:模型参数查看Step4:模型预测Ste
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2024-02-26 15:11:28
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Task3：基于支持向量机的分类预测1 支持向量机简介2 基于支持向量机的分类预测实践 1 支持向量机简介在机器学习中，支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络[1]）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类
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2024-08-22 15:29:04
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1. 支持向量机的基本原理线性可区分SVM -> support vector machine考虑如下分类问题： 可以看到，黑色和白色的点分别为两类，那么可以在平面找一条线，将两种点分割在直线的两端，如图的蓝色和红色的直线就是例子。这两个直线对数据集表现的都很好，不像绿色的线甚至无法分清训练数据的类别。那么对于新来的数据，我们可以根据其落在直线的那一侧来预测新数据的类型。然而对于不同的数据，
文章目录一. SVM模型的基本概念1.1 从线性判别说起1.2 支持向量机(SVM)的基本概念二. SVM的目标函数和对偶问题2.1 支持向量机的优化问题2.2 优化问题的对偶问题2.3 支持向量与非支持向量三. 软间隔3.1 线性不可分3.2 损失函数3.3 松弛变量3.4 求解带松弛变量的软间隔SVM3.5 支持向量与非支持向量四. 核函数4.1 从低维到高维4.2 核函数4.3 核函数的选
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2024-07-25 20:45:49
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（一）SVM的八股简介 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[10]。 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，Accura
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2024-03-27 20:26:35
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目录一、基于最大间隔分隔数据二、寻找最大间隔2.1 分类器求解的优化问题2.2 SVM应用的一般框架三、SMO高效优化算法3.1 Platt的SMO算法3.2 应用简化版SMO算法处理小规模数据集四、利用完整Platt SMO算法加速优化五、在复杂数据上应用核函数 5.1 利用核函数将数据映射到高维空间5.2 径向基核函数 5.3 在测试中使用核函数一、基于最大间隔分隔数据&n
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2024-09-18 15:24:49
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时序预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)时间序列预测 目录时序预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)时间序列预测效果一览基本介绍模型介绍LSTM模型SVR模型LSTM-SVR模型程序设计参考资料致谢 效果一览基本介绍本次运行测试环境MATLAB2018b； MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机
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2024-01-18 21:19:48
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