机器学习笔记:SVM
来源:互联网 发布:包月无限流量软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 02:07
SVM-Support Vector Machines-支持向量机
优点:泛化错误率低,计算开销不大,结果易解释。
缺点:对参数调节和核函数的选择敏感,原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。
适用数据类型:数值型和标称型数据
支持向量机最主要的还是选出离分隔超平面最近的点,这些点叫支持向量,然后最大化支持向量到分隔面的距离。
不能耐心的看完SVM的理论了,实在是太多。。等老师给我们讲的时候再去细细探讨下。
这里收藏个博客,慢慢看。
http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7849812/
平时使用svm就直接使用sklearn里的svm包
http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.svm
from sklearn import svmsvm.SVC 只能在数据集比较小的时候使用
大的数据集应该使用svm.LinearSVC
在高维度的数据集下应该使用svm.OneClassSVM
具体使用例子以及说明详见http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.svm
实在抱歉。。
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