寫在前面 之前只停留在理論上，沒有實際沉下心去調參，實際去做了后，發現調參是個大工程（玄學）。於是這篇來總結一下sklearn中svm的參數說明以及調參經驗。方便以后查詢和回憶。 常用核函數 1.linear核函數: K(xi,xj)=xiTxj">K(xi,xj)=xTixjK(xi ...

1、決策函數的表達式 公式： 其中： 2、SVM經過訓練后，所得到的"dual_coef_" 其實"dual_coef_"就是"ai*yi" 的集合，即： dual_coef_ 與支持向量的類標的關系 如果dual_coef為正，則yi為正；如果dual_coef ...

參考：https://stackoverflow.com/questions/45384185/what-is-the-difference-between-linearsvc-and-svckern ...

1、引言 最近在學習sklearn庫中SVM算法中C-SVC多分類的相關應用，但是在sklearn中關於如何提取訓練后的參數，並脫離原有的sklearn庫，甚至脫離原有的python開發環境，在新的平台和系統中使用訓練后的參數完成前向推理，是本文所需要講述的內容。由於筆者主要從事於嵌入式平台 ...

1、支撐向量機SVM是一種非常重要和廣泛的機器學習算法，它的算法出發點是盡可能找到最優的決策邊界，使得模型的泛化能力盡可能地好，因此SVM對未來數據的預測也是更加准確的。 2、SVM既可以解決分類問題，又可以解決回歸問題，原理整體相似，不過也稍有不同。 在sklearn章調用 ...

SVM基本使用　　 　　SVM在解決分類問題具有良好的效果，出名的軟件包有libsvm(支持多種核函數),liblinear。此外python機器學習庫scikit-learn也有svm相關算法，sklearn.svm.SVC和 sklearn.svm.LinearSVC 分別由libsvm ...

1.SVM簡介 　　SVM方法建立在統計學VC維和結構風險最小化原則上，既可以用於分類（二/多分類）、也可用於回歸和異常值檢測。SVM具有良好的魯棒性，對未知數據擁有很強的泛化能力，特別是在數據量較少的情況下，相較其他傳統機器學習算法具有更優的性能。　 　　使用SVM作為模型時，通常采用如下流 ...

轉載：豆-Metcalf 1）SVM-LinearSVC.ipynb-線性分類SVM，iris數據集分類，正確率100% 2) SVM-LinearSVC-kaggle.ipynb-線性分類SVM，手寫數字數據集分類，正確率85% 補充： ...