機器學習演算法——支援向量機svm，實現過程

阿新 • • 發佈：2018-12-09

初學使用python語言來實現支援向量機演算法對資料進行處理的全過程。

from sklearn.datasets import load_iris  #匯入資料集模組
from sklearn.model_selection import train_test_split #匯入資料分割模組
from sklearn.metrics import accuracy_score  # 匯入預測結果準確率
from sklearn.metrics import classification_report #匯入輸出資料集訓練報告
 
from sklearn import svm #匯入支援向量機模組


#匯入資料集
iris=load_iris()
x=iris.data
y=iris.target

#分割資料集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y)

#構造向量機主體
clf=svm.SVC() 
clf.fit(X_train,y_train)


#預測資料集
data_pre=clf.predict(X_test)

#對模型效能進行評估
print (clf.score(X_train, y_train) ) 

#對模型的預測結果準確率進行評估
accuracy_score(clf.predict(X_train), y_train, '訓練集')

#同上，對測試集資料進行評估
print (clf.score(X_test, y_test))
accuracy_score(clf.predict(X_test), y_test, '測試集')

#輸出測試集評估報告，召回率等指標
print(classification_report(clf.predict(X_test),y_test))

機器學習演算法——支援向量機svm，實現過程

初學使用python語言來實現支援向量機演算法對資料進行處理的全過程。 from sklearn.datasets import load_iris #匯入資料集模組 from sklearn.model_selection import train_test_spli

機器學習---演算法---支援向量機---線性SVM--第一部分

轉自：https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_8_svm_1.html 什麼是SVM？ SVM的英文全稱是Support Vector Machines，我們叫它支援向量機。支援向量機是我們用於分類的一種演算法。讓我們以一個小故事的形式，開啟我們的SVM之旅吧。在很

機器學習之支援向量機SVM Support Vector Machine (五) scikit-learn演算法庫

一、scikit-learn SVM演算法庫概述 scikit-learn中SVM的演算法庫分為兩類，一類是分類演算法庫，包括SVC、 NuSVC和LinearSVC三個類。另一類是迴歸演算法庫，包括SVR、NuSVR和LinearSVR三個類。相關的

[四]機器學習之支援向量機SVM

4.1 實驗資料本資料集來源於UCI的Adult資料集，並對其進行處理得到的。資料集下載地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult。本實驗使用LIBSVM包對該資料進行分類。原始資料集每條資料有14個特徵，分別為age,workc

機器學習：支援向量機SVM和人工神經網路ANN的比較

在統計學習理論中發展起來的支援向量機（Support Vector Machines, SVM）方法是一種新的通用學習方法，表現出理論和實踐上的優勢。SVM在非線性分類、函式逼近、模式識別等應用中有非常好的推廣能力，擺脫了長期以來形成的從生物仿生學的角度構建學習機器的束縛。

機器學習：支援向量機(SVM)

1. 理論概述：利用訓練集在特徵空間中求出一個分類超平面(w,b)把樣本切割開，依靠該超平面對新樣本進行分類。如果訓練集在當前的特徵空間中無法分割，則用核技術的對映函式把原特徵空間對映到高緯或

機器學習模型-支援向量機(SVM)

Machine Learning - SVC 一.基本原理二.程式碼實現 import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_spli

機器學習之支援向量機SVM及程式碼示例

一、線性可分SVM SVM演算法最初是用來處理二分類問題的，是一種有監督學習的分類演算法。對於線性可分的二分類問題，我們可以找到無窮多個超平面，將兩類樣本進行區分。(超平面：一維中是一個點；二維中是一條線；三維中是一個面……) 在上面的多個超平面中，

【機器學習】支援向量機SVM原理及推導

參考：http://blog.csdn.net/ajianyingxiaoqinghan/article/details/72897399 部分圖片來自於上面部落格。 0 由來在二分類問題中，我們可以計算資料代入模型後得到的結果，如果這個結果有明顯的區別，

【機器學習】支援向量機SVM及例項應用

【機器學習】支援向量機1.分類超平面與最大間隔2.對偶問題與拉格朗日乘子法3.核函式4.軟間隔與正則化準備：資料集匯入SVM模組步驟：1.讀取資料集 2.劃分訓練樣本與測試樣本 3.訓練SVM

機器學習之支援向量機SVM Support Vector Machine (六) 高斯核調參

在支援向量機（以下簡稱SVM）的核函式中，高斯核（以下簡稱RBF）是最常用的，理論上 RBF一定不比線性核函式差，但是在實際應用中，卻面臨幾個重要超引數的調優問題。如果調的不好，可能比線性核函式還要差。所以實際應用中，能用線性核函式得到較好效果的都會選擇

機器學習筆記——支援向量機（SVM）

支援向量機除了之前講的機器學習的方法，還有一種常用的方法叫做支援向量機。我們將logistic迴歸的假設函式以及代價函式稍加更改就可以得到支援向量機的模型另外還有不同的是SVM的輸出並不是一個概率值，而是0或1 大間隔我們說SVM是一種大間隔演算法，意思是我們

機器學習之支援向量機： Support Vector Machines (SVM)

機器學習之支援向量機： Support Vector Machines (SVM) 歡迎訪問人工智慧研究網課程中心理解支援向量機（Understanding SVM）使用支援向量機（Using SVM）使用高斯核(Gaussian Kern

機器學習之支援向量機演算法例項

此例項是利用svm演算法預測乳腺癌腫瘤是良性還是惡性，資料格式如下圖所示：第一列表示編號，2到10列表示資料屬性，第11列表示腫瘤標籤2表示良性4表示惡性。程式碼如下 from sklearn import svm # x = [[2, 0], [1, 1], [

機器學習之支援向量機演算法(一)

一、問題引入　　支援向量機(SVM，Support Vector Machine)在2012年前還是很牛逼的，但是在12年之後神經網路更牛逼些，但是由於應用場景以及應用演算法的不同，我們還是很有必要了解SVM的，而且在面試的過程中SVM一般都會問到。支援向量機是一個非常經典且高效的分類模型。我們的目標：基

機器學習之支援向量機演算法(二)

五、SVM求解例項　　上面其實已經得出最終的表示式了，下面我們會根據一些具體的點來求解α的值。資料：3個點，其中正例 X1(3,3) ，X2(4,3) ，負例X3(1,1) 如下圖所示　　　　　我們需要求解下式的極小值　　　　　注意約束條件（在這裡不要忘記了yi代表的是資料

機器學習之支援向量機（四）

引言：　　SVM是一種常見的分類器，在很長一段時間起到了統治地位。而目前來講SVM依然是一種非常好用的分類器，在處理少量資料的時候有非常出色的表現。SVM是一個非常常見的分類器，在真正瞭解他的原理之前我們多多少少都有接觸過他。本文將會詳細的介紹SVM的原理、目標以及計算過程和演算法步驟。我們針對線性可分資

機器學習筆記——支援向量機

一，線性可分支援向量機與硬間隔最大化 1.1 間隔與支援向量在樣本空間中，劃分超平面可通過如下線性方程來描述：其中，w = (w1;w2;...;wd)為法向量，決定了超平面的方向；b為位移項，決定了超平面與原點之間的距離。我們將超平面記為(w,b).樣本空間中任意點x到

機器學習5---支援向量機

1. 線性可分的支援向量機 1.1 支援向量機（SVM）基本型對於給定的在樣本空間中線性可分的訓練集，我們有多重辦法對其進行劃分，以二分類問題為例，如圖：紅線和黑線（超平面）都能將兩類樣本很好的劃分開，但是當新樣本進入時，黑線比紅線更加有可能正確劃分新的樣本，換句話說：越位

機器學習 --- 線性支援向量機

支援向量機是一種二分類模型，目的是尋找一個超平面對樣本進行劃分，其基本模型定義為特徵空間上的間隔最大的線性分類器。一、線性支援向量機的直觀理解給定訓練樣本集，，模型旨在能基於訓練集在樣本空間中找到一個合適的劃分超平面。在下圖

機器學習演算法——支援向量機svm，實現過程

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