机器学习：SVM（非线性数据分类：SVM中使用多项式特征和核函数SVC）
一、基础理解 数据：线性数据、非线性数据； 线性数据：线性相关、非线性相关；（非线性相关的数据不一定是非线性数据） 1）SVM 解决非线性数据分类的方法 方法一： 多项式思维：扩充原本的数据，制造新的多项式特征；（对每一个样本添加多项式特征） 步骤 ...
原文：【笔记】sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数
sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数 sklearn中的SVM的使用 SVM的理论部分 需要注意的是，使用SVM算法，和KNN算法一样，都是需要做数据标准化的处理才可以，因为不同尺度的数据在其中的话，会严重影响SVM的最终结果 在notebook中 加载好需要的包，使用鸢尾花数据集，为了方便可视化，只取前两个特征，然后将其绘制出来 图像如下 首先进行数据的标准化的操作，实例化并fi ...
2021-01-27 21:53 0 785 推荐指数：
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