python支持向量机回归_支持向量机——核函数与支持向量回归（附Python代码）

上期跟大家介绍了支持向量机的一般原理，今天继续跟大家聊聊支持向量机——核函数与支持项链回归。

核函数

数据通过某种变换，使原本二维的问题通过某种函数转换到高维的特征空间，而这个函数就称为核函数。核函数有很多种，有线性核函数，多项式核函数，高斯核函数等，其中高斯核函数最为著名。

核函数可以说是支持向量机的灵魂，因为现实生活中，我们不大可能通过一个线性的等式就可以完美的解决一个分类问题，总是要经过核函数变换到多维空间，这时候核函数就显得尤为重要。

支持向量回归SVR

没错，支持向量机除了可以解决分类问题之外，还可以处理回归问题。

与一般回归不一样的是，支持向量回归会允许模型有一定的的偏差，在偏差范围之内的点，模型不认为他们有问题，而偏差范围之外的点就会计入损失。所以对于支持向量回归来说，支持向量以内的点都会影响模型，而支持向量之外的点用于计算损失。

总结

优点：

有效性：解决高维特征的分类问题和回归问题很有效，在特征维度大于样本数时依然有很好的效果；

核函数可以很灵活的来解决各种非线性的分类回归问题

稀疏性：仅仅使用支持向量来做超平面的决定，无需使用全部数据。

样本量不是海量数据的时候，分类准确率高，泛化能力强

缺点：

SVM在样本量非常大，核函数映射维度非常高时，计算量过大，不太适合使用

SVM对缺失数据敏感

如果特征维度远远大于样本数，则SVM表现一般

Python实例（使用jupyter Notebook打开）：

链接：https://pan.baidu.com/s/1TGEMIiqWvg1m3lJI1uWFxw 密码：cphe

每天一点点，生活大不同，欢迎你们活碰乱跳给我留言，也鼓励点赞转发。

python支持向量机回归_支持向量机——核函数与支持向量回归（附Python代码）相关推荐

支持向量机 (三)：优化方法与支持向量回归
拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题支持向量机 (一): 线性可分类 svm 支持向量机 (二): 软间隔 svm 与核函数支持向量机 (三): 优化方法与支持向量回归优化方法一.S ...
python 最小二乘回归高斯核_机器学习技法6-（支持向量回归）
一.核岭回归线性分类模型加入了L2正则化以后,最佳解是w关于z的线性组合,因此带有L2正则化的线性分类模型能引入核函数,也就是把线性模型变成核函数的形式. 在线性回归模型中,损失函数为: 当给线性回 ...
python降维方法_机器学习数据降维方法总结（附python代码）
介绍在机器学习实战时,如果面对一个数据集具有上千个特征,那么对于模型训练将是一个巨大的挑战.面对如此多的数据变量,如果我们认真的去分析每一个变量将耗费我们几周甚至几个月的时间,那么你估计也要被开除了 ...
python插值程序_计算方法（2）——插值法（附Python程序）
给定一些数据,生成函数的方式有两种:插值,回归. 插值而得到的函数通过数据点,回归得到的函数不一定通过数据点. 下面给出拉格朗日插值,牛顿插值和Hermite插值的程序, 具体原理可参考课本,不再赘述 ...
支持向量机与支持向量回归（support vector machine and support vector regression）
支持向量机和支持向量回归是目前机器学习领域用得较多的方法,不管是人脸识别,字符识别,行为识别,姿态识别等,都可以看到它们的影子.在我的工作中,经常用到支持向量机和支持向量回归,然而,作为基本的理论,却 ...
支持向量机（SVM）、支持向量回归（SVR）
论文完成也有一段时间了,用到了支持向量机(Support Vector Machine或SVM)方面的知识,感觉泛化能力比较好,一开始的时候,用了一些神经网络的模型,泛化能力都不是很满意,立即转到支持 ...
【视频】支持向量机SVM、支持向量回归SVR和R语言网格搜索超参数优化实例
最近我们被客户要求撰写关于SVM的研究报告,包括一些图形和统计输出. 什么是支持向量机 (SVM)? 我们将从简单的理解 SVM 开始. [视频]支持向量机SVM.支持向量回归SVR和R语言网格搜索超 ...
迈向数据科学的第一步：在Python中支持向量回归
什么是支持向量回归? (What is Support Vector Regression?) Support vector regression is a special kind of regre ...
机器学习之支持向量回归（SVR）预测房价—基于python
大家好,我是带我去滑雪! 本期使用爬取到的有关房价数据集data.csv,使用支持向量回归(SVR)方法预测房价.该数据集中"y1"为响应变量,为房屋总价,而x1-x9为特征变量, ...

python支持向量机回归_支持向量机——核函数与支持向量回归（附Python代码）

python支持向量机回归_支持向量机——核函数与支持向量回归（附Python代码）相关推荐

最新文章

热门文章