sklearn调用逻辑回归算法
...
原文：sklearn调用SVM算法
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。 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算法的代码实现如下所示： ...
2019-08-17 13:02 0 3809 推荐指数：
相关推荐
sklearn中调用PCA算法
sklearn中调用PCA算法 PCA算法是一种数据降维的方法，它可以对于数据进行维度降低，实现提高数据计算和训练的效率，而不丢失数据的重要信息，其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示： ...
day-10 sklearn库实现SVM支持向量算法
学习了SVM分类器的简单原理，并调用sklearn库，对40个线性可分点进行训练，并绘制出图形画界面。 一、问题引入 如下图所示，在x,y坐标轴上，我们绘制3个点A（1,1），B（2,0），C（2,3），其中A和B属于一类，C属于一类。 我们希望找到一条直线，将两个类分开 ...
sklearn svm基本使用
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 ...
SVM简介及sklearn参数
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 ...
SVM的sklearn实现
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： ...
sklearn中的SVM
scikit-learn中SVM的算法库分为两类，一类是分类的算法库，包括SVC， NuSVC，和LinearSVC 3个类。另一类是回归算法库，包括SVR， NuSVR，和LinearSVR 3个类。相关的类都包裹在sklearn.svm模块之中。 对于SVC ...