linear_svc= Linear_svc(C=1e5) linear_svc.fit(X, y) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 7.3 多项式特征SVM 明确:使用多项式核函数的目的都是将数据升维,使得原本线性不可分的数据变得线性可分 在SVM中使用多项式特征有两种方式 使用线性SVM,通过pipeline将 **poly 、std 、 linear_svc **...
当然还是画 37 # 画出相应的 38 plt.scatter(x, y, c=g, s=20) 39 for d in test_set: 40 plt.plot(x0, get_model(d)(), label=degree = {}.format(d)) 41 # 将横轴、纵轴的范围分别限制在(-2,4)、(〖10〗 ,8×〖10〗 ) 42 plt.xlim(-2, 4) 43 plt.ylim(1e5, 8e5) 44 #...
linear_svc = Linear_svc(C=1e5) linear_svc.fit(X, y) 7.3 多项式特征SVM 明确:使用多项式核函数的目的都是将数据升维,使得原本线性不可分的数据变得线性可分 在SVM中使用多项式特征有两种方式 使用线性SVM,通过pipeline将 **poly 、std 、 linear_svc ** 三个连接起来 使用多项式核函数SVM, 则Pipeline只用...
linear_svc = Linear_svc(C=1e5) linear_svc.fit(X, y) 7.3 多项式特征SVM 明确:使用多项式核函数的目的都是将数据升维,使得原本线性不可分的数据变得线性可分 在SVM中使用多项式特征有两种方式 使用线性SVM,通过pipeline将 **poly 、std 、 linear_svc ** 三个连接起来 使用多项式核函数SVM, 则Pipeline只用...
linear_svc = Linear_svc(C=1e5) linear_svc.fit(X, y) 7.3 多项式特征SVM 明确:使用多项式核函数的目的都是将数据升维,使得原本线性不可分的数据变得线性可分 在SVM中使用多项式特征有两种方式 使用线性SVM,通过pipeline将 **poly 、std 、 linear_svc ** 三个连接起来 ...
linear_svc = Linear_svc(C=1e5) linear_svc.fit(X, y) 7.3 多项式特征SVM 明确:使用多项式核函数的目的都是将数据升维,使得原本线性不可分的数据变得线性可分 在SVM中使用多项式特征有两种方式 使用线性SVM,通过pipeline将 **poly 、std 、 linear_svc ** 三个连接起来 ...