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） 1）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 ...
原文：【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，使用鳶尾花數據集，為了方便可視化，只取前兩個特征，然后將其繪制出來 圖像如下 首先進行數據的標准化的操作，實例化並fi ...
2021-01-27 21:53 0 785 推薦指數：
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