將svm分類器視為在類別之間擬合可能的最寬的街道
二分類問題
其他分類演算法：
軟間隔分類
scikit_learn** ：
載入資料集，縮放特徵，訓練乙個線性svm模型
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.pipeline import pipeline
from sklearn.preprocessing import standardscaler
from sklearn.svm import linearsvc
iris = datasets.load_iris()
x = iris["data"][:,(2,3)]
y = (iris["target"]==2).astype(np.float64)
svm_clf = pineline((
("scaler",standardscaler()),
("linear_svc",linearsvc(c=1,loss="hinge")),
))svm_clf.fit(x_scaled,y)
處理非線性資料集的方法之一是新增更多特徵
用衛星資料集測試一下
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.pipeline import pipeline
from sklearn.preprocessing import polynomialfeatures
polynomial_svm_clf = pipeline((
("poly_features",polynomialfeatures(degree=3) )
("scaler",standardscaler() )
("svm_clf",linearsvc(c=10,loss="hinge"))
))polynomial_svm_clf.fit(x,y)
from sklearn.svm import svc
poly_kernel_svm_clf = pipeline((
(「scaler」,standardscaler() )
(「svm_clf」,svc(kernal=「poly」,degree=3,coefo=1,c=5))
))這段**使用了乙個3階多項式核心訓練svm分類器。
模型過度擬合，應該降低多項式階數，擬合不足則提公升
解決非線性問題的另一種技術是新增相似特徵。
相似函式可以測量每個例項與乙個特定地標之間的相似度。
機器學習 支援向量機 SVM
svm 方法的基本思想是 定義最優線性超平面，並把尋找最優線性超平面的演算法歸結為求解乙個凸規劃問題。進而基於 mercer 核展開定理，通過非線性對映 把樣本空間對映到乙個高維乃至於無窮維的特徵空間 hilbert 空間 使在特徵空間中可以應用線性學習機的方法解決樣本空間中的高度非線性分類和回歸等...
機器學習 支援向量機SVM
svm是一種監督學習演算法，主要用於分類 回歸 異常值檢測。目前應用於文字分類 手寫文字識別 影象分類 生物序列分析。支援向量機是一種通過某種非線性對映，把低維的非線性可分轉化為高維的線性可分，在高維空間進行線性分析的演算法。支援向量機 svm，support vector machine 是根據統...
機器學習 支援向量機SVM
通俗詳見 要明白什麼是svm，便得從分類說起。分類作為資料探勘領域中一項非常重要的任務，它的目的是學會乙個分類函式或分類模型 或者叫做分類器 而支援向量機本身便是一種監督式學習的方法 至於具體什麼是監督學習與非監督學習，請參見此系列machine l data mining第一篇 它廣泛的應用於統計...