Advertisement

机器学习与Python实践（九）：线性支持向量机

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本篇文章是《机器学习与Python实践》系列的第九篇，专注于介绍和支持向量机(SVM)中的一种——线性SVM。文章将详细讲解其工作原理，并通过实例展示如何使用Python进行实现和应用。适合对机器学习感兴趣的读者深入理解SVM的基础知识及实际操作技能。 今天将继续昨天的分享内容，介绍线性支持向量机。我们将按照以下顺序展开：线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量机（九）、线性不可分支持向量机（十）、朴素贝叶斯（十一）、Lasso回归（十二）以及Ridge岭回归（十三）。昨天在讲解线性可分支持向量机时，我们注意到该方法的前提是数据必须线性可分。然而，在实际生活中，遇到完全线性可分的数据集并不常见。因此，如何基于已有的线性可分支持向量机进行改进，使其能够处理非线性分类问题并绘制合适的超平面成为了今天讨论的主题——即学习和理解线性支持向量机的原理与应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 机器学习与Python实践（九）：线性支持向量机
    优质
    本篇文章是《机器学习与Python实践》系列的第九篇，专注于介绍和支持向量机(SVM)中的一种——线性SVM。文章将详细讲解其工作原理，并通过实例展示如何使用Python进行实现和应用。适合对机器学习感兴趣的读者深入理解SVM的基础知识及实际操作技能。 今天将继续昨天的分享内容，介绍线性支持向量机。我们将按照以下顺序展开：线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量机（九）、线性不可分支持向量机（十）、朴素贝叶斯（十一）、Lasso回归（十二）以及Ridge岭回归（十三）。昨天在讲解线性可分支持向量机时，我们注意到该方法的前提是数据必须线性可分。然而，在实际生活中，遇到完全线性可分的数据集并不常见。因此，如何基于已有的线性可分支持向量机进行改进，使其能够处理非线性分类问题并绘制合适的超平面成为了今天讨论的主题——即学习和理解线性支持向量机的原理与应用。
     
  • Python 机器学习中的非线性回归SVR模型（支持向量机）
    优质
    本篇文章主要介绍和支持向量回归(SVR)在处理Python机器学习中非线性问题的应用与实现方法。SVR是一种强大的工具，用于预测连续值目标变量，尤其擅长捕捉复杂的数据关系。通过核技巧，SVR可以轻松地将模型从线性推广到非线性情形，提供了一种有效的解决方案以克服传统回归算法在面对高度非线性数据集时的局限性。 本段落主要介绍了Python 机器学习中的支持向量机非线性回归SVR模型，并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对学习者或工作者具有一定的参考价值，希望有兴趣的朋友能够认真学习。
     
  • Python 机器学习中的非线性回归SVR模型（支持向量机）
    优质
    本篇文章探讨了在Python环境下利用非线性回归SVR（支持向量回归）模型进行预测分析的方法与应用。通过展示如何处理复杂数据集，文章深入浅出地介绍了SVR的工作原理及其在机器学习领域的独特优势。 本段落介绍了如何使用Python的Support Vector Regression (SVR)模型进行非线性回归分析，并给出了相应的代码实现。下面是具体内容： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model, svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): # 加载用于回归问题的数据集 diabetes = datasets.load_diabetes() ``` 这段代码展示了如何导入必要的库，并定义了一个函数来加载糖尿病数据集，该数据集通常用于解决回归分析中的问题。
     
  • 基于Matlab的支持向量机代码与机器学习实践项目
    优质
    本项目提供基于Matlab环境下的支持向量机(SVM)代码实现及应用示例，旨在通过实际案例帮助初学者掌握SVM原理及其在机器学习中的运用。 支持向量机的MATLAB代码程序示例如下： ```matlab % 加载数据 load fisheriris X = meas; Y = species; % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(size(X, 1), HoldOut, 0.2); X_train = X(training(cv), :); Y_train = Y(training(cv), :); X_test = X(test(cv), :); Y_test = Y(test(cv), :); % 训练支持向量机模型 SVMModel = fitcsvm(X_train, Y_train, KernelFunction, RBF, BoxConstraint, 1); % 预测 Y_pred = predict(SVMModel, X_test); % 计算准确率 accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / length(Y_test); disp([准确率： , num2str(accuracy * 100), %]); ```
     
  • 利用线性支持向量机的深度学习实现
    优质
    本研究探讨了结合线性支持向量机与深度学习技术的方法，旨在提升模型在复杂数据集上的分类性能和泛化能力。 Deep Learning using Linear Support Vector Machines的简单实现代码如下所示： 由于您并未提供具体的代码内容或链接，这里仅给出一个简单的描述。如果您需要查看示例代码，请在可靠的编程资源网站上搜索相关主题以获取具体实现细节。 注意上述表述中没有包含任何联系信息或者网址链接。
     
  • Python中的SVM支持向量机机器学习方法
    优质
    本教程深入讲解了Python中基于SVM的支持向量机技术及其在机器学习领域的应用，适合初学者与进阶者。 支持向量机（SVM）是一种基于统计学习理论的分类算法，特别适用于处理高维特征的数据集。 尽管SVM的数学原理较为复杂，但因其广泛的研究与应用，互联网上存在大量解释其工作原理的文章。以下推荐两篇文章： 1. 《支持向量机通俗导论》：JULY大牛详细地从浅入深讲解了SVM的工作机制，因此关于这个主题我几乎不想再写任何内容，强烈推荐。 2. 另一篇简单易懂的教程是《手把手教你实现SVM算法》，它以循序渐进的方式介绍了如何实际操作SVM。 总的来说，尽管SVN（这里可能是笔误，应为SVM）原理复杂，但其核心思想却很简单：通过某种核函数将数据映射到高维空间中，并寻找一个最佳的超平面来区分两类数据。
     
  • MATLAB中的机器学习与SVM支持向量机
    优质
    本教程深入介绍在MATLAB环境下运用机器学习技术及支持向量机(SVM)进行数据分类和回归分析的方法，适合初学者快速上手。 支持向量机（SVM）是一种按照监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是通过求解最大边距超平面来确定的学习样本的经验风险。SVM使用铰链损失函数计算经验风险，并在系统中加入正则化项以优化结构风险，因此具有稀疏性和稳健性的特点。此外，SVM可以通过核方法进行非线性分类，是一种常见的核学习方法之一。
     
  • 在Python中运用支持向量机(SVM)的实践
    优质
    本文章主要介绍如何在Python编程环境中实现和支持向量机（SVM）模型的应用。从理论基础到代码实战，帮助读者全面掌握SVM算法及其应用技巧。 在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种有监督的学习模型，通常用于模式识别、分类及异常值检测以及回归分析。它具有以下特点： 1. SVM可以表示为一个凸优化问题，因此可以通过已知的有效算法找到目标函数的全局最小值。相比之下，其他一些分类方法采用基于贪心策略的方法来搜索假设空间，并且一般只能得到局部最优解。 2. 通过最大化决策边界的边缘宽度，SVM能够控制模型的能力和复杂度。然而，用户需要提供额外参数，如选择适当的核函数类型以及引入松弛变量等设置以优化性能。 3. SVM主要用于解决二分类问题，在处理多类别的任务时效果相对不佳。
     
  • 用Python实现支持向量机(SVM)分类器：理论与实践结合
    优质
    本教程深入浅出地讲解了如何利用Python编程语言实现支持向量机（SVM）分类算法，结合理论知识和实际代码操作，帮助读者掌握SVM的应用技巧。 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种在机器学习领域广泛应用的分类器，在图像分类、文本分类、人脸识别等方面表现突出。本段落将详细介绍SVM的基本理论，并通过Python代码实现一个简单的线性SVM模型，帮助读者更好地理解其工作原理和应用场景。 文章目录如下： 1. SVM简介 2. SVM的优势与应用范围 3. 理论基础： - 线性可分问题和非线性不可分问题 - 最大间隔分类器的概念 - 拉格朗日对偶性的解释 4. 核函数的介绍及其重要性 5. 实现一个简单的SVM模型： - 数据准备与可视化 - 构建并训练SVM模型，进行预测操作 6. 可视化展示结果以评估性能 接下来将深入探讨如何解决线性不可分的问题： - 什么是核技巧？ - 常见的几种核函数类型介绍 - 利用不同类型的核函数构建分类器的例子说明 超参数调整是提高模型效果的关键步骤，包括但不限于： - C参数的选择与调节方法 - 对于使用了复杂核函数的情况下的调参策略 处理多类问题时有以下两种常用策略： 1. 一对一（One-vs-One）方案 2. 一对其余（One-vs-Rest）方式 最后我们将通过一些实际案例来展示SVM的应用价值，包括但不限于图像分类和文本分析。 总结部分将对全文进行回顾，并对未来的发展方向提出展望。