非线性支持向量机(鸢尾花分类)+自定义随机数据 导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from matplotlib.font_manager i…
第五节：非线性支持向量机(鸢尾花分类)+自定义随机数据
第六节：scikit-learn库之支持向量机
scikit-learn库之支持向量机 在scikit-learn库中针对数据是否线性可分，主要将支持向量机分为以下三种分类模型LinearSVC、SVC和NuSVC；还有三种回归模型LinearSVR、SVR和NuSVR。 接下来将会讨论上述六者的区别，由于SVC应用场景较为广泛，主要细讲SVC，其…
第七节：支持向量回归
支持向量回归 传统回归模型如线性回归，对于样本$(x,y)$是直接基于模型，通过预测值$f(x_i){y}$和真实值$y$之间的差别计算损失，并且当$f(x_i){y}=y$时损失才为零。 支持向量回归(support vector regression, SVR)则可以容忍$f(x_i){y}$和$…