基于Scikit-Learn和SVM的机器学习 - 腾讯云开发者社区

全文字数：4388字阅读时间：18分钟前言本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。...由于这一小节目的只是简单演示如何使用Sklearn中封装好的SVM算法进行分类，以及Soft Margin SVM算法中不同的超参数C对分类结果的影响，因此不再划分训练集和测试集。 ?...对于SVM模型来说同样可以获取训练后求得的决策边界相应的系数coef_和截距intercept_。 ?...plot_x = np.linspace(axis[0], axis[1], 200) 通过前几个小节的学习大致了解决策边界以及位于决策边界上面和下面两个直线的方程：决策边界的直线方程：w0 * x0...和down_index存放的是满足条件的布尔数组，接下来使用这个布尔数组进行索引来找到up_y和down_y中满足条件的集合。

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基于scikit-learn的机器学习简介

基于scikit-learn的机器学习简介作者：陆勤（专注机器学习研究和应用）基于scikit-learn的机器学习简介，包括以下内容：机器学习：问题集装载实例数据学习和预测模型持久性约定俗称...机器学习：问题集一般而言，一个学习问题会考虑n个样本数据集，并尝试着预测不知道数据的特性。...机器学习可以粗略地划分为：监督学习，包括分类和回归，都属于预测问题的范畴，前者预测实例中所关注的某个定性变量，即分类；后者预测实例中所关注的某个定性变量，即回归。...装载实例数据 Python机器学习库scikit-learn已经提供了一些标准的数据集，供我们使用，比方说iris数据集和digits数据集，可以研究分类；boston的房价数据集，可以研究回归。...学习和预测使用支持向量机模型，对数据集进行学习和预测，代码清单如下： ? 模型的持久性使用pickle库把模型进行保存，基于iris数据集的一个Demo实例，代码清单如下： ?

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【Python环境】基于 Python 和 Scikit-Learn 的机器学习介绍

我叫Alex，我在机器学习和网络图分析（主要是理论）有所涉猎。我同时在为一家俄罗斯移动运营商开发大数据产品。这是我第一次在网上写文章，不喜勿喷。现在，很多人想开发高效的算法以及参加机器学习的竞赛。...机器学习的竞赛也越来越多（如，Kaggle, TudedIT），而且他们的资金通常很可观。 R和Python是提供给数据科学家的最常用的两种工具。...这一切的发生是因为Scikit-Learn库的腾空出世，它包含有完善的文档和丰富的机器学习算法。请注意，我们将主要在这篇文章中探讨机器学习算法。...数据标准化我们都知道大多数的梯度方法（几乎所有的机器学习算法都基于此）对于数据的缩放很敏感。因此，在运行算法之前，我们应该进行标准化，或所谓的规格化。...正像我说的，Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法。

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Python机器学习基于PyTorch和Scikit-learn阅读总结

《Python机器学习基于PyTorch和Scikit-learn》是一本非常优秀的机器学习实践指南。...本书包含了丰富的案例研究和实践经验，让读者能够快速掌握基本的机器学习算法，以及如何使用Python进行模型训练、评估和优化等步骤。...尤其是在介绍PyTorch和Scikit-learn这两个工具时，作者对其进行了深入的剖析，让读者能够更好地理解这两个工具的优劣和适用场景。案例研究和实践经验都非常丰富和实用。...在我的实践中，我发现书中提供的实践经验非常实用，让我能够更好地理解机器学习的基本概念和应用场景。总的来说，我认为这本书是一本非常好的机器学习实践指南。...它不仅介绍了机器学习的基本概念和算法，还提供了丰富的案例研究和实践经验，让读者能够快速掌握机器学习的核心技术和应用方法。如果你想要学习Python机器学习，我强烈推荐你阅读这本书。

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scikit-learn 和pandas 基于windows单机机器学习环境的搭建

很多朋友想学习机器学习，却苦于环境的搭建，这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤。 Step 1....Python的安装　　　　python有2.x和3.x的版本之分，但是很多好的机器学习python库都不支持3.x，因此，推荐安装2.7版本的python。...如果你的机器是64位版的，那么32位和64位版的任选一个安装就可以了。如果机器是32位版的，就只能安装32位版的了。如果你搞不清楚你的机器的位数，那么就安装32位版的吧。...尝试运行一个scikit-learn机器学习程序　　　　在scikit-learn官网下载一个机器学习的例子，比如： http://scikit-learn.org/stable/_downloads...可以修改这个程序，重新一步步的跑，达到研究学习的目的。　　　　以上就是scikit-learn和pandas环境的搭建过程。希望大家都可以搭建成功，来研究机器学习。（欢迎转载，转载请注明出处。

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scikit-learn 和pandas 基于windows单机机器学习环境的搭建

很多朋友想学习机器学习，却苦于环境的搭建，这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤。...Step 1 Python的安装 python有2.x和3.x的版本之分，但是很多好的机器学习python库都不支持3.x，因此，推荐安装2.7版本的python。...如果你的机器是64位版的，那么32位和64位版的任选一个安装就可以了。如果机器是32位版的，就只能安装32位版的了。如果你搞不清楚你的机器的位数，那么就安装32位版的吧。...尝试运行一个scikit-learn机器学习程序在scikit-learn官网下载一个机器学习的例子，比如：http://scikit-learn.org/stable/_downloads/plot_cv_predict.ipynb...可以修改这个程序，重新一步步的跑，达到研究学习的目的。以上就是scikit-learn和pandas环境的搭建过程。希望大家都可以搭建成功，来研究机器学习。 ‍‍‍‍‍‍‍‍

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机器学习：基于scikit-learn进行特征工程

公众号：尤而小屋编辑：Peter作者：Peter大家好，我是Peter~今天给大家分享如何基于机器学习建模全能包scikit-learn进行特征工程feature-engineering。...特征工程机器学习的特征工程（Feature Engineering）是机器学习项目中一个至关重要的步骤，它涉及从原始数据中提取、选择和转换特征，以便更好地训练机器学习模型。...特征工程直接影响到模型的性能，因为机器学习算法的性能很大程度上依赖于输入数据的表示（即特征）。数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。...基于scikit-learn做特征工程scikit-learn中主要用于特征的工具包：数据预处理sklearn-Processing-data: https://scikit-learn.org/stable...先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。我们使用sklearn中的feature_selection库来进行特征选择。

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机器学习(6) -- SVM

SVMs 8.1 Optimization Objection 支持向量机(Support Vector Machine: SVM)是一种非常有用的监督式机器学习算法。...注1：事实上，上述公式中的Cost0与Cost1函数是一种称为hinge损失的替代损失(surrogate loss)函数，其他常见的替代损失函数有指数损失和对率损失，具体参见《机器学习》P129 周志华...图8-2 两种不同间距的情况 8.4 Kernels 上述的讨论都是基于线性可分的样本，即存在一个划分超平面可以将训练样本正确分类，然而现实世界存在大量复杂的，非线性分类问题(如4.4.2节的异或/同或问题...也就是说，如果x和landmark接近，那么核函数的值也就是新的特征量将会接近1，而如果x和landmark距离很远，那么核函数的值将会接近0....图8-3 参数对高斯核的影响举例下面对SVM的参数对偏差和方差的影响做简要分析： C: 由于C和(1 / λ)正相关，结合6.4.2节对λ的分析有： ? ?

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基于Python的机器学习工具包：Scikit-learn

Scikit-learn是一个基于Python的机器学习工具包，旨在为用户提供简单而高效的工具来进行数据挖掘和数据分析。...作为Python数据科学生态系统中最受欢迎的机器学习库之一，Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法和工具，还包括数据预处理、特征选择、模型评估等功能。...Scikit-learn库概述1.1 定义Scikit-learn是一个开源的机器学习工具包，由丰富的统计和机器学习算法构成，旨在成为Python数据科学生态系统中的核心组件之一。...广泛的机器学习算法：Scikit-learn包含了众多的机器学习算法，涵盖了监督学习、无监督学习、半监督学习等各种领域。...结论Scikit-learn是一个强大且易于使用的机器学习工具包，为Python数据分析提供了丰富的算法和工具。

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机器学习 - 基于 Scikit-learn 多类别和多标签分类算法

Scikit-learn - Multiclass 和 Multilabel 算法针对多分类和多标签问题，虽然深度学习具有较好的表现，但采用传统机器学习方法可以作为对问题深入理解的尝试. sklearn.multiclass...提供了很多机器学习算法，处理 multiclass 和 multilabel分类问题，主要是将问题转化为二值分类(binary classification) 问题....可以看作是，对每个样本数据点预测几个属性，如某个地点的风向和地震震级预测....可以看作是，Multi-label 分类问题和 Multi-class 分类问题的泛化. 输出是 2d numpy array 或稀疏矩阵 sparse matrix....可解释性好由于每个类别 class 仅由一个分类器classifier表示，只需利用该分类器即可学习该类的相关信息. 2.1 Multiclass learning >>> from sklearn

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机器学习——SVM实战

机器学习（十八） ——SVM实战（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本篇主要用python来实现SVM算法，并用SVM算法进行预测分类结果。...二、前期准备 1、数据准备由于SVM的计算，是wx+b，而不是logistic中的θx，因此这里取数据的时候，不需要人工添加上x0=1这一项，而是直接从x1开始的。...这里可以看到，当通过SMO算法，得到α和b后，实际上已经不需要再次用训练数据进行训练，下面代码中的训练和测试实际上可以理解成两次的测试过程。下面是执行结果的部分截图。...六、总结支持向量机，是一个比较有趣的算法，经过这几天的学习，我对里面的大部分的公式和编码过程有了大致的了解，具体的细则还没了解的那么透，后面还会继续深入学习。接下来可以迈入新的学习内容了。...我感觉学习的过程，还是贵在坚持，而且要静下心来。对于看不懂的内容，多查资料；对于数学公式，自己一步步去推导；对于代码，一行行去看。慢慢的就会有种融会贯通的感觉。

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以预测股票涨跌案例入门基于SVM的机器学习

1 通过简单案例了解SVM的分类作用在Sklearn库里，封装了SVM分类的相关方法，也就是说，我们无需了解其中复杂的算法，即可用它实现基于SVM的分类。...] 8 #按0和1标记成两类 9 typeName = [0,0,0,0,1,1,1] 在第5行里，我们引入了基于SVM的库。...这里fit方法和之前基于线性回归案例中的fit方法是一样的，只不过这里是基于线性核的相关算法，而之前是基于线性回归的相关算法（比如最小二乘法）。...在用机器学习方法进行训练时，一般需要进行标准化处理，原因是Sklearn等库封装的一些机器学习算法对样本有一定的要求，如果有些特征值的数量级偏离大多数特征值的数量级，或者有特征值偏离正态分布，那么预测结果会不准确...，我们用基于SVM的方法，通过一维直线来分类二维的点。

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机器学习（十八） ——SVM实战

机器学习（十八）——SVM实战（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本篇主要用python来实现SVM算法，并用SVM算法进行预测分类结果。...二、前期准备 1、数据准备由于SVM的计算，是wx+b，而不是logistic中的θx，因此这里取数据的时候，不需要人工添加上x0=1这一项，而是直接从x1开始的。 ?...这里可以看到，当通过SMO算法，得到α和b后，实际上已经不需要再次用训练数据进行训练，下面代码中的训练和测试实际上可以理解成两次的测试过程。 ? 下面是执行结果的部分截图。...六、总结支持向量机，是一个比较有趣的算法，经过这几天的学习，我对里面的大部分的公式和编码过程有了大致的了解，具体的细则还没了解的那么透，后面还会继续深入学习。接下来可以迈入新的学习内容了。...我感觉学习的过程，还是贵在坚持，而且要静下心来。对于看不懂的内容，多查资料；对于数学公式，自己一步步去推导；对于代码，一行行去看。慢慢的就会有种融会贯通的感觉。

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机器学习算法（一）SVM

核方法使用核方法的动机常用的核函数（kernel functions）核函数举例相关概念补充线性可区分和线性不可区分 SVM 可扩展到多分类问题 SVM 算法特性机器学习的一般框架...SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。 SVM 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya....深度学习（2012）出现之前，SVM 被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法。...1.1 SVM 基本概念将实例的特征向量（以二维为例）映射为空间中的一些点，如下图的实心点和空心点，它们属于不同的两类。...由于 SVM 算法本身的实现非常复杂，所以不研究如何实现 SVM，而是采用 sklearn 库来学习 SVM 的应用问题。

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机器学习（10）——线性SVM

支持向量机 Support vecor machine,SVM)本身是一个二元分类算法,是对感知器算法模型的一种扩展,现在的SVM算法支持线性分类和非线性分类的分类应用,并且也能够直接将SVM应用于回归应用中...在不考虑集成学习算法,不考虑特定的数据集的时候,在分类算法中SVM可以说是特别优秀的。...通过对W、b极小化后,我们最终得到的优化函数只和β有关,所以此时我们可以直接极大化我们的优化函数,得到β的值,从而可以最终得到w和b的值。 ?...以上β的求解可以用后面学的SMO算法进行求解，设存在最优解β;根据W、b和β的关系,可以分别计算出对应的W值和b值般使用所有支持向量的计算均值来作为实际的b值，求得解为： ? ?...最终可以求得svm的分类器模型。

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机器学习之SVM原理

相信了解机器学习的同学都知道，SVM的“完美强迫症”使得其在各大模型中，几乎是一个“统治性”的地位。但是也不是那么绝对啦，SVM比较耗时，因此不适合那些超大样本。...而点x0到面的距离可以这么表示：好了，开始真正的说SVM了，这里我们沿用经典的SVM推导方式。...也就是说对于所有的白点和黑点都满足： yi用-1和1来区分，方便推导而他们的间隔则为那么最大间隔问题模型就转化为求解使得间隔r最大的w和b，即（s.t.表示受限制于）：为了方便计算，我们把问题转化成...刚才我们的优化问题最终描述为：其中y、x和C都是已知数，要解决的是以α为参数的最大值问题，其中α有m个。...主要参考文献机器学习周志华知乎 - SVM是什么意思（https://www.zhihu.com/question/21094489/answer/86273196） Wiki - SVM 等等

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【机器学习】今天详细谈下Soft Margin SVM和 SVM正则化

导读昨天详细谈了谈最简单的SVM，相比较于今天要讲的Soft Margin SVM来说，昨天讲的其实是Hard Margin SVM，没看过的朋友们可以点击这里：【机器学习】今天想跟大家聊聊SVM...而能解决上述2种问题的SVM就被成为Soft Margin SVM，允许一些点进行错误分类。...Soft Margin SVM理论我们先回顾下之前的SVM（Hard Margin SVM）的优化公式： ? 像上述距离的两种情况不能分类的具体原因就是该条件的限制： ?...又因为每个数据点都有自己的松弛变量，所以需要需要求和作为最终目标函数的一部分： ? 但是这样的目标函数 ? 表示a和b重要性是相同的。...改变C的值，C = 0.01 ? ? 注意到该点的分类变化。 PS：今天就到这里吧，下次会带来对偶问题和核函数，以及SVM的回归模型。敬请期待！

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彻底搞懂机器学习SVM模型！

）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。...SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。...如果从未接触SVM的话，维基的这一大段解释肯定会让你一头雾水。简单点讲，SVM就是一种二类分类模型，他的基本模型是的定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM的学习策略就是间隔最大化。...)最大化可以学习得到一个线性分类器，即硬间隔SVM，如上图的的H3。...非线性SVM 当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧(kernel trick)和软间隔最大化，可以学习到一个非线性SVM。

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机器学习（11）——非线性SVM

前言：上一篇介绍了线性SVM还有一些尾巴没有处理，就是异常值的问题。...映射函数结合多项式回归在处理非线性可分数据时候的作用,在SVM的线性不可分的数据上,如果将数据映射到高维空间中,那么数据就会变成线性可分的,从而就可以使用线性可分SVM模型或者软门隔线性可分SVM模型...其实刚才的方法稍想一下就会发现有问题:在最初的例子里做了一个二阶多项式的转换,对一个二维空间做映射,选择的新空间是原始空间的所有一阶和二阶的组合,得到了5个维度;如果原始空间是三维,那么我们会得到9维的新空间...假设函数Φ是一个从低维特征空间到高维特征空间的一个映射,那么如果存在函数K(X,z),对于任意的低维特征向量X和z,都有 ?...称函数K(x,z)为核函数( kernal function)；常用的核函数有线性核函数、多项式核函数和高斯核函数还有sigmoid核函数，比较常用的有多项式核函数和高斯核函数。

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机器学习算法复习手册——SVM

本手册整理自机器学习各相关书籍、网络资料、个人的理解与实践。总体编写宗旨： ①一看就懂； ②用20%的文字，涵盖80%的内容。...手册往期文章：机器学习算法复习手册——决策树机器学习算法Code Show——决策树下面进入正题，今天的主题是支持向量机（SVM）。 ---- 支持向量机 ?...支持向量机（SVM）是一种强大的二分类器，一般我们提起机器学习，最自然想到的算法就是SVM。它跟感知机十分类似，都是线性分类器。...周志华，《机器学习》 3. 链球选手，《我所理解的 SVM 2——核函数的应用》，https://zhuanlan.zhihu.com/p/24291579 4....崔家华，《机器学习实战教程（八）：支持向量机原理篇之手撕线性SVM》，https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_8_svm_1.html 5. 90Zeng，《简易解说拉格朗日对偶

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