lzth.net
当前位置:首页 >> svm python >>

svm python

只举一个例子,scikit-learn中调用svm进行预测: from sklearn import svm # 进行训练 clf = svm.SVC() clf.fit(train_x, train_y) # 对新的数据进行预测 clf.predict(new_x)

那题主现在已经很好的掌握了二分类问题(比如区分1和9)了吧。 用的什么库做SVM呢?如果这个库支持多分类SVM的话就很容易改成识别0-9的。

有个scikit-learn,在python里用的时候 import sklearn

终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法,这也是工业界非常青睐SVM的原因。 前面讲到,SVM的学习问题可以转化为下面的对偶问题: 需要满足的KKT条件: 也就是说找...

看具体的数据,如果特征向量的维度跟训练数据的数量差不多的话建议选线性的,否则的话试试高斯核吧

SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([...

有linear,rbf,sigmoid和poly

把包解压在C盘之中,如:C:\libsvm-3.182. 因为要用libsvm自带的脚本grid.py和easy.py,需要去官网下载绘图工具gnuplot,解压到c盘.进入c:\libsvm\tools目录下,用文本编辑器(记事本,edit都可以)修改grid.py和easy.py两个文件,找到其中关于gnu...

可以看看python文件夹下面的README。第一个参数是:保存model的文件名,字符串类型。第二个参数就是svm_train返回的model。 README里面有详细的例子。按照你的错误, model_file_name是字符串类型吗?检查一下就行吧

这句话应该不是说你feature太多了,而是说for循环中,使用了两个变量去unpack featuresets太多了。所以应该是你的数据结构有问题,featuresets可能不是适合两个变量来解包的数据结构,或者中文编码有问题。

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.lzth.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com