sklearn系列之 sklearn.svm.SVC详解
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 ...
原文：sklearn.svm.SVC 支持向量机参数详解
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l 惩罚。 默认 . ， 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 degree：当选择核函数为poly多项式时，表示多项式的阶数 gamma：可选 scale 和 auto ，表示为 rbf ， poly ...
2020-08-25 15:34 0 1624 推荐指数：
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sklearn.svm.SVC参数说明
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 ...
SVM的sklearn.svm.SVC实现与类参数
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 ...
sklearn集成支持向量机svm.SVC参数说明
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 ...
【ML-9-5】SVM的sklearn.svm.SVC()函数应用
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SVM支持向量机详解
支持向量机（support vector machines, SVM）是二分类算法，所谓二分类即把具有多个特性（属性）的数据分为两类，目前主流机器学习算法中，神经网络等其他机器学习模型已经能很好完成二分类、多分类，学习和研究SVM，理解SVM背后丰富算法知识，对以后研究其他算法大有裨益；在实现 ...
sklearn 之 单类支持向量机（One-Class SVM）
这里先列出 sklearn 官方给出的使用高斯核（RBF kernel) one class svm 实现二维数据的异常检测： 效果如下图： 下面简单介绍一下 sklearn.svm.OneClassSVM 函数的用法： decision_function(self, X) 点到 ...