用sklearn中的SVM有个问题，y_train为什么要跟x_train要同维啊。 |
| 时间：2018-10-17 来源： 作者： |
|
|
|
|
https://ask.csdn.net/questions/701746
小弟刚刚开始接触机械学习，菜鸡儿一枚希望大哥们帮帮忙QAQ SVC既然是分类用
的，那为什么x_train是n维的时候，y_train也要n维呢。 我的理解 ... https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/81157193
2018年7月22日 ... 第一部分：如何绘制三维散点图和分类平面第二部分：sklearn中的SVM参数介绍 ...
种需求，自然而然的想到使用SVM作为分类器，并且该任务是线性可分，自然的选用
LinearSVM——核函数为线. ... SVC(kernel='linear', C=1.5) cls.fit(x_train, y_train)
..... 在李航老师的《统计学习方法》— 支持向量机那张有个例题： 样本 ... https://juejin.im/post/5b7fd39af265da43831fa136
2018年8月24日 ... 与其他机器学习算法相比，SVM 有其独特之处。 ... 在支持向量机中决策边界被称作
最大间隔分类器，或者最大间隔超平面。 ... 我们只会看到如何使用Python 的Scikit-
Learn 库来实现SVM 和Kernel-SVM。 ... 下面的代码导入所有需要的库： ... import
train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, ... https://zhuanlan.zhihu.com/p/40114799
2018年8月20日 ... 这篇《教你用Scikit-Learn来做分类器》对于我们入门scikit learn有很好的参考 ... 使用
Kernel-SVM来解决非线性问题 ... 3sc.fit(X_train) ... 3ppn.fit(X_train_std, y_train) ...
模型的训练会更加高效，不过在这种情况小，一般需要更小的learning rate ..... 基于
实例的学习的模型在训练过程中要做的是记住整个训练集，而懒惰 ... https://www.cnblogs.com/pinard/p/6136914.html
2016年12月6日 ... R，则我们的弱分类学习器还需要支持概率预测，也就是在scikit-learn中弱分类学习
器对应的预测方法除了predict还需要有predict_proba。 https://wapp.baidu.com/mo/q/m?kw=机器学习&pn=0&
关于语言选择的问题，求教！Python或者Matlab. 38. 古老的格洛克. 08:45. 用
sklearn中的SVM有个问题，y_train为什么要跟x_train要同维啊. 4. 僧游世界. 08:41. https://www.joinquant.com/post/1510?f=study&m=math
【量化课堂】SVM原理入门,聚宽（JoinQuant）量化交易平台是为量化爱好者（宽客）量
身 ... 特征：在分类问题中，输入到分类器中的数据叫做特征。 ..... 幸运的是，在python
下面，sklearn提供了一个非常好用的机器学习算法，我们调用相关的包就好啦。 ...
y_all.append(label) # 准备算法需要用到的数据 x_train = x_all[: -1] y_train = y_all[:
... https://github.com/lawlite19/MachineLearning.../readme.md
1、代价函数; 2、Large Margin; 3、SVM Kernel（核函数）; 4、使用中的模型代码; 5、
运行结果 .... 为什么不用线性回归的代价函数表示，因为线性回归的代价函数可能
是非凸的，对于 .... 逻辑回归model = LogisticRegression() model.fit(x_train,y_train)
.... 文件y的shape=(5000, 1) y = np.ravel(y) # 调用sklearn需要转化成一维的(5000,)
. https://gitbook.cn/books/5a31eb9a7cdec87af6d848a0/index.html
本文尽可能的不涉及到繁杂的数学公式，把面试中常问的模型核心点，用比较通俗易
... Python 2.7; Sklearn 0.19.0; graphviz 0.8.1 决策树可视化 ... 要确定最优化分，还
需要遍历所有属性，以及其所有的取值来分别尝试划分并计算 ... 那么这两个有什么
区别那？ ..... 本来的算法也可以求解SVM，但是之所以要用对偶问题来求解，优点是
：. www.360doc.com/relevant/546047731_more.shtml
scikit-learn有一些标准数据集，比如用于分类的iris 和digits 数据集，和用于回归的
波士顿 ... X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(... iris.data, iris.target, ...
除了以上几种方法外，还有有向无环图SVM（Directed Acyclic Graph SVMs， ... 核
矩阵为如下形式： 还有一点需要说明，除了上面限定的核函数外，还可以给出自己
定义的 ...
|
|
