写在前面 之前只停留在理论上，没有实际沉下心去调参，实际去做了后，发现调参是个大工程（玄学）。于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验。方便以后查询和回忆。 常用核函数 1.linear核函数: K(xi,xj)=xiTxj">K(xi,xj)=xTixjK(xi ...

1、决策函数的表达式 公式： 其中： 2、SVM经过训练后，所得到的"dual_coef_" 其实"dual_coef_"就是"ai*yi" 的集合，即： dual_coef_ 与支持向量的类标的关系 如果dual_coef为正，则yi为正；如果dual_coef ...

参考：https://stackoverflow.com/questions/45384185/what-is-the-difference-between-linearsvc-and-svckern ...

1、引言 最近在学习sklearn库中SVM算法中C-SVC多分类的相关应用，但是在sklearn中关于如何提取训练后的参数，并脱离原有的sklearn库，甚至脱离原有的python开发环境，在新的平台和系统中使用训练后的参数完成前向推理，是本文所需要讲述的内容。由于笔者主要从事于嵌入式平台 ...

1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、SVM既可以解决分类问题，又可以解决回归问题，原理整体相似，不过也稍有不同。 在sklearn章调用 ...

SVM基本使用　　 　　SVM在解决分类问题具有良好的效果，出名的软件包有libsvm(支持多种核函数),liblinear。此外python机器学习库scikit-learn也有svm相关算法，sklearn.svm.SVC和 sklearn.svm.LinearSVC 分别由libsvm ...

1.SVM简介 　　SVM方法建立在统计学VC维和结构风险最小化原则上，既可以用于分类（二/多分类）、也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性，对未知数据拥有很强的泛化能力，特别是在数据量较少的情况下，相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。　 　　使用SVM作为模型时，通常采用如下流 ...

转载：豆-Metcalf 1）SVM-LinearSVC.ipynb-线性分类SVM，iris数据集分类，正确率100% 2) SVM-LinearSVC-kaggle.ipynb-线性分类SVM，手写数字数据集分类，正确率85% 补充： ...