Python數模筆記-Sklearn（1） 介紹
1、SKlearn 是什么 Sklearn（全稱 SciKit-Learn），是基於 Python 語言的機器學習工具包。 Sklearn 主要用Python編寫，建立在 Numpy、Scipy、Pandas 和 Matplotlib 的基礎上，也用 Cython編寫了一些核心 ...
原文：Python數模筆記-Sklearn（5）支持向量機
支持向量機 Support vector machine, SVM 是一種二分類模型，是按有監督學習方式對數據進行二元分類的廣義線性分類器。 支持向量機經常應用於模式識別問題，如人像識別 文本分類 手寫識別 生物信息識別等領域。 支持向量機 SVM 的基本原理 SVM 的基本模型是特征空間上間隔最大的線性分類器，還可以通過核函數方法擴展為非線性分類器。 SVM 的分割策略是間隔最大化，通過尋求結 ...
2021-05-16 11:02 0 1881 推薦指數：
相關推薦
Sklearn之支持向量機分類
上圖可見，該樣本數據的樣本類別區分度不好，選區的特征無法區分類別，遇到這種情況，通常要考慮增加樣本特征，以提高 ...
Python機器學習（三十二）Sklearn 支持向量機
前面章節嘗試了K均值聚類模型，准確率並不高。接下來我們嘗試一種新方法：支持向量機(SVM)。 支持向量機 支持向量機(support vector machine/SVM)，通俗來講，它是一種二類分類模型，其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器，其學習策略便是間隔最大化，最終 ...
Python數模筆記-Sklearn（4）線性回歸
1、什么是線性回歸？ 回歸分析（Regression analysis)是一種統計分析方法，研究自變量和因變量之間的定量關系。回歸分析不僅包括建立數學模型並估計模型參數，檢驗數學模型的可信度 ...
Python數模筆記-Sklearn（2）聚類分析
1、分類的分類 分類的分類？沒錯，分類也有不同的種類，而且在數學建模、機器學習領域常常被混淆。 首先我們談談有監督學習（Supervised learning）和無監督學習（Unsup ...
Python數模筆記-Sklearn（3）主成分分析
主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）是一種數據降維技術，通過正交變換將一組相關性高的變量轉換為較少的彼此獨立、互不相關的變量，從而減少數據的維數。 ...
sklearn.svm.SVC 支持向量機參數詳解
用法如下： 可選參數 C：正則化參數。正則化的強度與C成反比。必須嚴格為正。懲罰是平方的l2懲罰。(默認1.0)， 懲罰參數越小，容忍性就越大 kernel：核函數類型，可 ...
sklearn 之 單類支持向量機（One-Class SVM）
這里先列出 sklearn 官方給出的使用高斯核（RBF kernel) one class svm 實現二維數據的異常檢測： 效果如下圖： 下面簡單介紹一下 sklearn.svm.OneClassSVM 函數的用法： decision_function(self, X) 點到 ...