【筆記】sklearn中的SVM以及使用多項式特征以及核函數
sklearn中的SVM以及使用多項式特征以及核函數 sklearn中的SVM的使用 SVM的理論部分 需要注意的是，使用SVM算法，和KNN算法一樣，都是需要做數據標准化的處理才可以，因為不同尺度的數據在其中的話，會嚴重影響SVM的最終結果 （在notebook中） 加載好需要的包 ...
原文：SVM: 用kernels(核函數)來定義新的features,避免使用多項式,高斯kernel
應用kernels來進行非線性分類 非線性分類:是否存在好的features的選擇 而不是多項式 f ,f ,f .... 上圖是一個非線性分類的問題，前面講過，我們可以應用多項式 features 來構造hypothesis來解決復雜的非線性分類問題。 我們將x ,x ,x x .....替換成f ,f ,f ......，那么是否有更好的features的選擇呢 而不是這些多項式做為featu ...
2016-02-04 17:59 0 5805 推薦指數：
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