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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)

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。

这个和用不用python没啥关系,是数据来源的问题。 调用淘宝API,使用 api相关接口获得你想要的内容,我 记得api中有相关的接口,你可以看一下接口的说明。 用python做爬虫来进行页面数据的获龋。

你这个描述有点简单,但是从我的经验来看,应该是用python训练了一个模型做预测的时候用的。举一个例子。 在用scikit-learn包训练机器学习模型时候,这里举一个训练SVM的例子: 1. 先要按照scikit-learn包,先安装下面三个依赖包: Python (>= ...

看具体的数据,如果特征向量的维度跟训练数据的数量差不多的话建议选线性的,否则的话试试高斯核吧

解决方案:文件开头增加 # -*- coding: utf-8 -*- 案例:代码内容如 # -*- coding:utf-8 -*- print("Hello world!!"); print("欢迎来到python世界!!!");

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...

终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法,这也是工业界非常青睐SVM的原因。 前面讲到,SVM的学习问题可以转化为下面的对偶问题: 需要满足的KKT条件: 也就是说找...

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