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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。

支持向量机SVM(Support Vector Machine)是有监督的分类预测模型,本篇文章使用机器学习库scikit-learn中的手写数字数据集介绍使用Python对SVM模型进行训练并对手写数字进行识别的过程。 准备工作 手写数字识别的原理是将数字的图片分割为8X8的灰...

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。

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!!!");

这句话应该不是说你feature太多了,而是说for循环中,使用了两个变量去unpack featuresets太多了。所以应该是你的数据结构有问题,featuresets可能不是适合两个变量来解包的数据结构,或者中文编码有问题。

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([...

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。

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。

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