sklearn自学指南(part23)--核函数

学习笔记，仅供参考，有错必纠

文章目录

支持向量机
- 实用贴士
- 核函数
- - RBF核的参数
  - 自定义内核
  - - 使用Python函数作为内核
    - 使用Gram矩阵
- 数学原理

支持向量机

实用贴士

避免数据复制

对于SVC、SVR、NuSVC和NuSVR，如果传递给某些方法的数据不是C顺序连续和双精度的，则在调用底层C实现之前将其复制。可以通过检查给定的numpy数组的flags属性来检查它是否是C连续的。

对于LinearSVC（和LogisticRegression），作为numpy数组传递的任何输入都将被复制并转换为liblinear内部稀疏数据表示（双精度浮点和非零分量的int32索引）。如果您想在不复制密集的numpy C-连续双精度数组作为输入的情况下拟合大规模线性分类器，我们建议改用

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