python支持向量机回归_Python机器学习之支持向量机—

非线性SVC

上一节中，我们要使用一个多项式内核的系统。正如其名字暗示的，我们可以定义一条多项式曲线把决策空间分为两块。多项式的次数可以用degree选项指定。即使是非线性SVC，C依然是正则化回归系数。我们尝试使用内核为三次多项式、回归系数C取1的SVC算法。

另一种非线性内核为径向基函数（RBF）。这种内核生成的分隔面尝试把数据集的各个数据点分到沿径向方向分布的不同区域。

我们可以看到两类决策区域，训练集所有数据点均处于正确的位置。

绘制SVM分类器对iris数据集的分类效果图

前面的SVM例子使用数据集非常简单。我们来看一下SVC算法对更复杂的数据集的分类情况。我们使用之前用过的Iris数据集。

前面用过的SVC算法从仅包含两个类别的训练集中学习。接下来这个例子中，我们把它扩展到三个类别，因为Iris数据集包含三个类别的鸢尾花。

对于这个数据集，决策边界相互交叉，把决策空间（2D）和决策体（3D）分成两个部分。

两个线性模型均有线性决策边界（相交的超平面），而使用非线性内核的模型（多项式或高斯RBF）有非线性决策边界，后者在处理依赖于内核和参数的数据时更加灵活。

现在，我们再来看一下如何用非线性内核，比如多项式内核，生成非线性决策边界。

由上图可见，跟之前用线性内核得到的区域相比，用多项式内核得到的决策边界划分的决策区域差别较大。我们还可以接着看一下使用rbf径向基内核生成的径向决策区域。

支持向量回归

SVC方法经扩展甚至可以用来解决回归问题，这种方法称作支持向量回归（即SVR).

SVC生成的模型实际上没有使用全部训练集数据，而只是使用其中一部分，也就是离决策边界最近的数据点。类似地，SVR生成的模型也只依赖于部分训练数据。

我们将介绍SVR算法是如何使用diabetes数据集的，我们将只考虑第三个生理因素。我们使用是那种不同的回归算法：线性和两个非线性（多项式）。使用线性内核的SVR算法将生成一条直线作为线性预测模型，非常类似于前面见过的线性回归算法，而使用多项式内核的SVR算法生成二次和三次曲线。SVR( )函数几乎与前面见过的SVC( )函数完全相同。唯一需要考虑的就是测试集数据必须按生序形式排列。

三种回归曲线分别用三种颜色来表示。线性回归使用蓝色；二次曲线使用绿色表示，三次曲线使用红色表示。

python支持向量机回归_Python机器学习之支持向量机——非线性SVC相关推荐

python支持向量机回归_机器学习实战-支持向量机原理、Python实现和可视化（分类）...
支持向量机(SVM)广泛应用于模式分类和非线性回归领域. SVM算法的原始形式由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya提出.自从那以后,SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问 ...
python svr回归_python机器学习库scikit-learn：SVR的基本应用
scikit-learn是python的第三方机器学习库,里面集成了大量机器学习的常用方法.例如:贝叶斯,svm,knn等. scikit-learn的官网 : http://scikit-learn ...
支持向量机回归python_python 机器学习之支持向量机非线性回归SVR模型
本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型,废话不多说,具体如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skle ...
python svr回归_机器学习入门之机器学习之路：python支持向量机回归SVR 预测波士顿地区房价...
本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习之路:python支持向量机回归SVR 预测波士顿地区房价,通过具体的内容向大家展现,希望对大家学习机器学习入门有所帮助. 支持向量机的两种核函数模型进行预 ...
python 支持向量机预测结果相同_Python机器学习算法 — 支持向量机（SVM）
SVM--简介支持向量机(Support Vector Machines)是一种二分类模型,它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化,最终转化为一个凸二次规划问题来求解. 在 ...
python datasets 下载_Python机器学习·微教程
Python目前是机器学习领域增长最快速的编程语言之一. 该教程共分为11小节.在这个教程里,你将学会: 如何处理数据集,并构建精确的预测模型使用Python完成真实的机器学习项目这是一个非常简洁 ...
python支持向量机回归_Python中支持向量机SVM的使用方法详解
除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类.因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,本文的运行环境是Pycharm. 一.导 ...
支持向量机python代码_Python机器学习SVM支持向量机算法理论 | kTWO-个人博客
PS:这篇文章讲的是SVM的算法的基础理论知识,因为博主也是刚学习没多久,对SVM的数学思想了解的不是很深,所以这篇文章就简单介绍一下什么是SVM以及SVM是怎么工作的. 1.什么是支持向量机(SVM ...
支持向量机回归_机器学习系列17：支持向量机
机器学习系列17:支持向量机支持向量机(Support vector machine)是一种强大的机器学习算法,和神经网络相比,它在学习复杂的非线性方程时,能够提供更清晰和更加强大的方式.为了学习支 ...
机器学习之支持向量机回归（机器学习技法）
核函数山脊回归 Represent Theorem 表达理论就是指如果一个模型是带有L2正则化的线性模型,那么它在最佳化的时候的权重参数值W*将能够用Z空间的资料的线性组合来表示.它的推论就是L2的正 ...

python支持向量机回归_Python机器学习之支持向量机——非线性SVC

python支持向量机回归_Python机器学习之支持向量机——非线性SVC相关推荐

最新文章

热门文章