支持向量机在python中的原理是什么

python常用的库:1. requesuts; 2. scrapy; 3.枕头;4.扭曲;5. numpy; 6. matplotlib; 7. pygama; 8. ipyhton等。

在python中除了编程化的知识点外,对于数学方法的算法也有所涉及,SVM就是一种很好地体现。我们学习过数学中的坐标方法,分别是点、线、面连接成图形,SVM也继承了这方面的画图方法。下面我们学习SVM的有关概念,然后就其核心代码进行分析,体会支持向量机的使用原理。

<强> 1。概念理解

"支持向量机”(SVM)是一种监督机器学习算法,可用于分类或回归挑战。然而,它主要用于分类问题。在这个算法中,我们将每一个数据项作为一个点在n维空间中(其中n是你拥有的特征数)作为一个点,每一个特征值都是一个特定坐标的值。然后,我们通过查找区分这两个类的超平面来进行分类。

<强> 2。核心代码

模型本身并不难,就是要画出相应的图

 clf =, SVC (=kernel “linear") .fit (X, y)
　　打印(clf.predict (X) 

预测又对X自己预测了一变,按照核心代码依旧延续sklearn的风格,十分简单。

可视化可能优点麻烦,需要用到下面这个函数。这个函数只需输入clf即可。

 def  plot_svc_decision_function(模型、ax=None):
　　,,,if  ax  is 没有:
　　,,,,,,,ax =, plt.gca ()
　　,,,xlim =, ax.get_xlim ()
　　,,,ylim =, ax.get_ylim ()
　　,,,x =, np.linspace (xlim [0], xlim [1], 30)
　　,,,y =, np.linspace (ylim [0], ylim [1], 30)
　　,,,Y, X =, np.meshgrid (Y, x)
　　,,,xy =, np.vstack ([X.ravel (),, Y.ravel ())) .T
　　,,,# decision_function这个函数可以返回给定的x, y点到决策边界(也就是点到支持向量机所得到划分线的距离)
　　,,,P =, model.decision_function (xy) .reshape (X.shape)
　　,,,ax.contour (X, Y), P,颜色=発",水平=[1,0,1],α=0.5,线型=[“——“,“产生绯闻,“——“))
　　,,,ax.set_xlim (xlim)
　　,,,ax.set_ylim (ylim) 

函数大概思路就是首先生成一个网格,然后计算网格中各个点到决策边界的距离,最后绘制等高线(算出的距离相等的一条线)。

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支持向量机在python中的原理是什么