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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)

from sklearn.svm import SVCmodel = SVC()model.fit(X_train, y_train)model.predict(X_test) # 输出类别model.predict_proba(X_test) # 输出分类概率model.predict_log_proba(X_test) # 输出分类概率的对数

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

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。

支持向量机SVM(Support Vector Machine)是有监督的分类预测模型,本篇文章使用机器学习库scikit-learn中的手写数字数据集介绍使用Python对SVM模型进行训练并对手写数字进行识别的过程。 准备工作 手写数字识别的原理是将数字的图片分割为8X8的灰...

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。

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...

有linear,rbf,sigmoid和poly

我先直观地阐述我对SVM的理解,这其中不会涉及数学公式,然后给出Python代码。 SVM是一种二分类模型,处理的数据可以分为三类: 线性可分,通过硬间隔最大化,学习线性分类器 近似线性可分,通过软间隔最大化,学习线性分类器 线性不可分,通过...

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。

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