SVC继承了父类BaseSVC SVC类主要方法： ★__init__() 主要参数： C: float参数 默认值为1.0 错误项的惩罚系数。C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小C的话，容许训练样本 ...

SVC 转载于：机器学习笔记(3)-sklearn支持向量机SVM–Spytensor 官方源码 参数解析 参数 含义 数据类型 C 表示错误项的惩罚系数C越大，即对分错 ...

摘自：https://blog.csdn.net/szlcw1/article/details/52336824 本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。sklearn.svm.SVC ...

用法如下： 可选参数 C：正则化参数。正则化的强度与C成反比。必须严格为正。惩罚是平方的l2惩罚。(默认1.0)， 惩罚参数越小，容忍性就越大 kernel：核函数类型，可选‘linear’, ‘poly’, ‘rbf’, ‘sigmoid’, ‘precomputed ...

首先我们应该对SVM的参数有一个详细的认知： 　　sklearn.svm.SVC 参数说明： 　　 本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。sklearn.svm.SVC(C ...

首先我们应该对SVM的参数有一个详细的认知： 　　sklearn.svm.SVC 参数说明： 　　 本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次规划问题 ...

经常用到sklearn中的SVC函数，这里把文档中的参数翻译了一些，以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf ...

参考：https://stackoverflow.com/questions/45384185/what-is-the-difference-between-linearsvc-and-svckernel-linear 1、LinearSVC使用的是平方hinge loss，SVC使用的是绝对值 ...