数据集下载地址 ：http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf 一、实验目的 1．掌握支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等； 2．熟悉基于libSVM二分类的一般流程与方法； 二、实验内容 1．对“bedroom， forest”两组数据进行分类（二分类） ...
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2018-05-15 13:17:01
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数据分析实例 -- 气象数据 一、实验介绍 本实验将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。我们在实验过程中先会运用 Python 中matplotlib库的对数据进行图表化处理，然后调用 scikit-learn 库当中的的 SVM 库对数据进行回归分析，最终在图表分析的支持下得出我们的结 ...
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2018-05-12 19:28:56
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1、LR和SVM有什么相同点 （1）都是监督分类算法； （2）如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的； （3）LR和SVM都是判别模型。 2、LR和SVM有什么不同点 （1）本质上是其loss function不同； 逻辑回归损失函数： SVM损失函数： ...
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2018-05-12 03:02:16
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简介 支持向量机SVM是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机学习方法包含3种模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔 ...
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2018-05-10 23:38:15
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原kaggle比赛地址：https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址：A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 首先我们绘制出皮尔森系相关度的热力图，关于皮尔森系数可以翻阅资料，是一个很简洁的判断相关度 ...
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2018-05-10 17:17:22
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sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数 ...
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2018-05-09 19:42:27
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前言: 经历过文本的特征提取，使用LibSvm工具包进行了测试，Svm算法的效果还是很好的。于是开始逐一的去了解SVM的原理。 SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上。所以这篇只介绍关于SVM的理论基础。 目录： 文本分类学习（一）开篇 文本分类学习（二）文本表示 文本分类学习（三）特 ...
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2018-05-09 19:37:14
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iris二分类 下面例子数据集可能更好看； 高斯核函数的应用，其实也可以自定义很多核函数： ...
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2018-05-06 00:22:58
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# Multi-class (Nonlinear) SVM Example # # This function wll illustrate how to # implement the gaussian kernel with # multiple classes on the iris data... ...
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2018-05-06 00:16:36
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