Ram*_*a B 6 plot svc python-3.x mlxtend 我正在为 SVC Bernoulli 输出绘制二维图。转换为向量从 Avg word2vec 和标准数据拆分数据进行训练和测试。通过网格搜索找到最好的C和gamma(rbf)clf = SVC(C=100,gamma=0.0001) clf.fit(X_train1,y_train) from mlxtend.plotting import plot_decision_regions ...
python frommlxtend.plottingimportplot_decision_regions 2.安装缺失的库:如果plot_decision_regions是某个特定库的一部分,确保你已经安装了该库。你可以使用包管理器(如pip)来安装缺失的库。例如,对于mlxtend,你可以运行: pip install mlxtend 3.检查拼写和大小写:确保你在代码中正确拼写了函数名,并注意Python是区分...
f(x)=θ0+x1θ1+x2θ2+...+xn1xm2θn f ( x ) = θ 0 + x 1 θ 1 + x 2 θ 2 + . . . + x 1 n x 2 m θ n 然后输入数据得到所有结果,接着做判断,取能使这个方程等于0的对应的x1和x2。 感受:还是绕,但是比上面简单一些。 最后,利用等高线np.contour()绘图。原理是利用方程(...