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用的最多的是分类,不过做其他的也有不错的效果
对于三种差别的输入数据,每种分类器的体现。可以看出SVM最棒
这是一组两种标签的数据,两种标签分别由圆和方块代表
留意,除了特殊表明是线性的两个类LinearSVC和LinearSVR之外,其他的所有类都是同时支持线性和非线性的;SCV/SVR是最常用的;Nu则是能够限定支持向量的数量;Libsvm是一个简单、易于利用和快速有效的英文的SVM库,若熟悉这些操纵,可直接从lib调用函数来举利用用
只需要在我们的样本构成的平面上,把所有到决策边界的距离为0的点相连,就是我们的决策边界,而把所有到决策边界的相对距离为1的点相连,就是我们的两个平行于决策边界的超平面了,那么Z就是平面上的任意点到达超平面的距离
虚线上所有点到决策边界的距离都是-3.33917354
这里要3和4一起运行,否则没法出图;第三行这种混杂数据,可以试着用用看决策树
可以看出,linear最好,说明是个线性分布的数据集;不过线性的运行速度最慢 ——>设定degree=1的多项式核函数
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