原文：機器學習：SVM（非線性數據分類：SVM中使用多項式特征和核函數SVC）
一 基礎理解 數據：線性數據 非線性數據 線性數據：線性相關 非線性相關 非線性相關的數據不一定是非線性數據 SVM 解決非線性數據分類的方法 方法一： 多項式思維：擴充原本的數據，制造新的多項式特征 對每一個樣本添加多項式特征 步驟： PolynomialFeatures degree degree ：擴充原始數據，生成多項式特征 StandardScaler ：標准化處理擴充后的數據 Line ...
2018-08-12 21:26 0 5972 推薦指數：
相關推薦
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 ...
一.簡介 前兩節分別實現了硬間隔支持向量機與軟間隔支持向量機，它們本質上都是線性分類器，只是軟間隔對“異常點”更加寬容，它們對形如如下的螺旋數據都沒法進行良好分類，因為沒法找到一個直線（超平面）能將其分隔開，必須使用曲線（超曲面）才能將其分隔，而核技巧便是處理這類問題的一種常用 ...
SVM-核函數 在研究了一天的SVM核函數后，我頓悟了一個道理： 研究和使用核函數的人，從一開始的目的就是把data分開而已。高維和映射，都是原來解釋操作合理性的，但根本不是進行這一操作的原因 我為什么會這么想？我們舉一個例子，就說徑向基函數核（RBF）吧，按理來說，它的映射應該是和高斯分布 ...
一、基礎 邏輯回歸中的決策邊界，本質上相當於在特征平面中找一條直線，用這條直線分割所有的樣本對應的分類； 邏輯回歸只可以解決二分類問題（包含線性和非線性問題），因此其決策邊界只可以將特征平面分為兩部分； 問題：使用直線分類太過簡單，因為有很多情況樣本的分類的決策邊界 ...
完整代碼及其數據，請移步小編的GitHub 傳送門：請點擊我 如果點擊有誤：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 上一節我學習了完整的SVM過程，下面繼續對核函數進行詳細學習，具體的參考鏈接都在上一篇文章中，SVM ...
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)--f1,f2,f3.... 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x1,x2 ...
一、核函數（Kernel Function） 1）格式 K(x, y)：表示樣本 x 和 y，添加多項式特征得到新的樣本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的樣本經過計算得到的值； 在 SVM 類型的算法 SVC() 中，K(x, y) 返回點乘：x' . y' 得到的值 ...