支持向量机(SVM)是一种监督学习模型,通常用于分类和回归分析。在分类问题中,SVM的目标是找到一个最优的超平面,使得不同类别的样本在超平面的两侧,且距离超平面最近的样本(即支持向量)到超平面的距离最大化。这样不仅可以实现分类,还能提高模型的泛化能力。 SVM如何进行二分类 在二分类问题中,SVM通过以下步骤进行分类:...
from sklearn import svm #创建一个SVC分类器 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1) #使用训练数据进行模型拟合 clf.fit(X_train, y_train) #使用训练好的模型进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) ``` 在上述示例中,我们使用线性核函数(kernel='linear')和惩罚参数C等于1来创建一个SVC分类器。然...
TSVM是半监督支持向量机中的最著名代表,TSVM主要思想是尝试将每个未标记样本分别作为正例或反例,在所有结果中,寻找一个在所有样本上间隔最大的划分超平面。 TSVM采用局部搜索的策略来进行迭代求解,即首先使用有标记样本集训练出一个初始SVM,接着使用该学习器对未标记样本进行标记,这样所有样本都有了标记, 并基于这些...
SVM目标是找到一个超平面,使得其在两个类中间分开。并使得该超平面到两边的距离最大,如下图所示: 但是如果对于线性不可分的情况,如下图所示: 此时上述方式无法确定超平面。在SVM在则是通过升维的方式解决。例如: 因此SVM在一维空间上解决线性不可分割的问题是把函数映射到二维空间。同样在n维空间的线性不可分割问题...
2.2 SVM实现概率预测:重要参数probability,接口predict_proba以及decision_function #使用最初的X和y,样本不均衡的这个模型class_1 = 500#类别1有500个样本class_2 = 50#类别2只有50个centers = [[0.0, 0.0], [2.0, 2.0]]#设定两个类别的中心clusters_std = [1.5, 0.5]#设定两个类别的方差,通常来说,样本...
支持向量机(SVM)是个非常强大并且有多种功能的机器学习模型,能够做线性或者非线性的分类,回归,甚至异常值检测。机器学习领域中最为流行的模型之一,是任何学习机器学习的人必备的工具。SVM 特别适合应用于复杂但中小规模数据集的分类问题。 本章节将阐述支持向量机的核心概念,怎么使用这个强大的模型,以及它是如何工作的...
decision_function(X):获取数据集X到分离超平面的距离。 fit(X, y):在数据集(X,y)上使用SVM模型。 get_params([deep]):获取模型的参数。 predict(X):预测数据值X的标签。 score(X,y):返回给定测试集和对应标签的平均准确率。 你还可以看: Sklearn参数详解—LR模型 Skle...
在这一章博客中,我们会使用SVM做两个任务: 基于SVM对MNIST数据集进行分类。 基于SVM对垃圾邮件进行判断 基于SVM对MNIST数据集进行分类 在前面神经网络的博客中,我们基于pybrain使用神经网络对MNIST手写数据集进行分类,但是最后结果并不是很好(可以说得上是比较差了),只有: 这次我们使用SVM来进行继续操作。数据集在前面...
我在第二篇SVM中学习了核函数,有好几种,最常用的就是线性核函数,多项式核函数,高斯核函数和Sigmoid核函数,在scikit-learn中,内置的核函数也刚好有这四种。 3.1,线性核函数(Linear Kernel) 线性核函数表达式为: 就是普通的内积,LinearSVC和LinearSVR只能使用它。
svm.SVC(kernel='sigmoid'):核函数为Sigmoid函数'''#以下是参数的重点部分:#核函数为线性函数clf_linear = svm.SVC(kernel='linear',C=50).fit(x, y)#核函数为多项式函数clf_poly = svm.SVC(kernel='poly', degree=2,coef0=10).fit(x, y)#核函数为径向基函数clf_rbf = svm.SVC(kernel='rbf',...