我使用支持向量机找到划分两组随机生成的数据的线性线。线的斜率取自线性模型系数。我使用模型评分迭代以...
rbf：高斯核函数（默认）,高斯核函数同样可以将样本映射到高维空间，但相比于多项式核函数来说所需的参数...
gamma=1) clf_rbf.fit(X, y) # 使用SVM进行分类（手动添加非线性特征后的数据） clf_manual = ...
(2)kernel:参数选择有RBF, Linear, Poly, Sigmoid, 默认的是"RBF"; (3)degree:if you choose 'Poly' in param 2, this is effective, degree决定了多项式的最高次幂; (4)gamma:核函数的系数('Poly', 'RBF' and 'Sigmoid'), 默认是gamma = 1 / n_features; (5)coef0:核函数中的独立项,'RBF' ...
我个人的体会是:使用libsvm,默认参数,RBF核比Linear核效果稍差。通过进行大量参数的尝试,一般能找到比linear核更好的效果。至于到底该采用哪种核,要根据具体问题,有的数据是线性可分的,有的不可分,需要多尝试不同核不同参数。如果特征的提取的好,包含的信息量足够大,很多问题都是线性可分的。当然,如果有足够的...
如果特征数和样本数都很大,例如文档分类,一般使用线性核, LIBLINEAR比LIBSVM速度要快很多. 如果特征数远小于样本数,这种情况一般使用RBF.但是如果一定要用线性核,则选择LIBLINEAR较好,而且使用-s 2选项 原文: http://orangeprince.info/2014/11/23/libsvm-liblinear-2/ ...
ML之SVM(三种):基于三种SVM(linearSVR、polySVR、RBFSVR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 BostonHousePricesdataset === Notes --- DataSetCharacteristics: :Number...
svc=svm.SVC(kernel='linear')svc.fit(X,y) poly,多项式核,会产生多项式分类边界。多项式函数。 svc=svm.SVC(kernel='poly',degree=4)svc.fit(X,y) rbf,径向基函数,也就是高斯核,是根据与每一个支持向量的距离来决定分类边界的,它能映射到无限维,是最灵活的方法,但是也需要最多的数据。容易产生过拟合问...
kernel:核函数类型,str类型,默认为’rbf’。可选参数为: ‘linear’:线性核函数 ‘poly’:多项式核函数 ‘rbf’:径像核函数/高斯核 ‘sigmod’:sigmod核函数 ‘precomputed’:核矩阵。precomputed表示自己提前计算好核函数矩阵,这时候算法内部就不再用核函数去计算核矩阵,而是直接用你给的核矩阵,核矩阵需要为n*n...
ML之SVM(三种):基于三种SVM(linearSVR、polySVR、RBFSVR)对Boston(波士顿房价)数据集(506,13+1)进行价格回归预测并对比各自性能 输出结果 Boston House Prices dataset === Notes --- Data Set Characteristics: :Number of Instances: 506 :Number of Attributes...