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sklEArn svm

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

fromsklearnimportexternalsexternals.joblib.dump(clf,'文件名')#clf是fit好的模型,文件名是保存在本地的文件clf=externals.joblib.load(‘文件名’)#这样就又把本地的模型载入,可以使用了

lim(x→0-)|sinx|=lim(x→0+)|sinx|=|sin(0)| ∴y在x=0处连续; ∵y=sinx 0≤x≤π y=-sinx π≤x≤0 ∴y'(0-)=-cos(0)=-1 y'(0+)=cos(0)=+1 ∴y在x=0处不可导。

CvSVMParams::CvSVMParams() : svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0), gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0) SVM种类:CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2),其重要特征是它可以处...

有linear,rbf,sigmoid和poly

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([...

sklean的官网有很详细的Guide文档,你可以根据自己实际选择是libsvm还是linlinear等等

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([...

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([...

你好! 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。

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