w = svc.coef_[0] a = -w[0]/w[1] xx = np.linspace(5,30) yy = a * xx - (svc.intercept_[0])/w[1]

时间: 2023-10-30 14:04:41 浏览: 68
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LR_coef.zip_lr.coef_\_python_python特征选择_特征选择_逻辑回归 coef

这段代码实现了什么功能？ 这段代码实现了使用支持向量机（SVM）分类器对二维数据进行分类，并在图表上绘制出分类边界。具体来说，代码中的`svc`是已经训练好的SVM模型，`w`是SVM模型的权重向量，`a`是分类边界的斜率，`xx`是横坐标的取值范围，`yy`是纵坐标的取值范围。通过计算得到`yy`的值，然后将`xx`和`yy`作为横纵坐标绘制在图表上，即可得到分类边界。
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UpSampling-and-DownSampling.rar_5 to 1_polyphase_sinusoids_upsam

recursive polyphase model first stage 5 coef, second stage 2-coef, third stage 2-coef approximately two multiplies per output point generate comb of sinusoids spanning input frequency span...

# 调整参数C，看看会有什么不同？ svc = SVC(kernel='linear',C=0.001) svc.fit(X=x,y=label) #根据拟合结果，找出超平面 w = svc.coef_[0] a = -w[0]/w[1] xx = np.linspace(5,30) yy = a * xx - (svc.intercept_[0])/w[1] #根据超平面，找到超平面的两条边界线 b = svc.support_vectors_[0] yy_down = a * xx + (b[1]-a*b[0]) b = svc.support_vectors_[-1] yy_up = a * xx + (b[1]-a*b[0]) #绘制超平面和边界线 #(1)绘制样本点的散点图 sns.lmplot(data=data,x='Sugar',y='Butter',hue='CakeType',palette='Set1',fit_reg=False,scatter_kws={'s':150}) #（2）向散点图添加超平面 from matplotlib import pyplot as plt plt.plot(xx,yy,linewidth=4,color='black') #（3）向散点图添加边界线 plt.plot(xx,yy_down,linewidth=2,color='blue',linestyle='--') plt.plot(xx,yy_up,linewidth=2,color='blue',linestyle='--')

在你提供的代码中，设置了C=0.001，相对于默认值1.0来说，容错率较高，模型会更容易出现欠拟合的情况。因此，当调整C的值时，我们需要通过交叉验证等方法来确定最优的C值，以达到最好的模型效果。

from sklearn import svm import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt data = np.concatenate(np.random.randn(30,2)-[-2,2],np.random.randn(30,2)+[-2,2]) target = [0] * 30 + [1] * 30 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(data, target) w = clf.coef_[0] a = -w[0] /w[1] print("参数w:", w) print("参数a:", a) print("支持向量:", clf.support_vectors_) print("参数 coef_:", clef.coef_) xx =np.linspace(-5,5) yy = a * xx - (clf.intercept_[0] / w[1]) b= clf.support_vectors_[0] yy_Pos =a * xx+(b[1] -a * b[0]) b= clf.support_vectors_[-1] yy_Pos = a* xx+(b[1] - a * b[0]) plt.plot(xx, yy, 'r-') plt.plot(xx, yy_Neg, 'k--') plt.plot(xx, yy_Pos, 'k--') plt.scatter(clf.support_vectors_[:,0], clf.support_vectors_[:, 1]) plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=target, cmap=plt.cm.coolwarm) plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.title("Support Vector Classification") plt.show()

这是一个简单的使用 SVM ...yy_Neg = a * xx - (clf.intercept_[0] / w[1]) - (b[1] - a * b[0]) / w[1] b = clf.support_vectors_[-1] yy_Pos = a * xx - (clf.intercept_[0] / w[1]) - (b[1] - a * b[0]) / w[1]

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Apr 23 21:10:25 2021 例题：我们把（2,0），（0,2），（0,0）这三个点当作类别1； （3,0），（0,3），（3,3）这三个点当作类别2， 训练好SVM分类器之后，我们预测（-1，-1），（4，4）这两个点所属的类别。 @author: Administrator """ import numpy as np from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt data = np.array([[2,0,1],[0,2,1],[0,0,1],[3,0,2],[0,3,2],[3,3,2]]) x = np.array(data[:, 0:2]) y = np.array(data[:,2]) model = SVC(kernel='linear') model.fit(x,y) # ============================================================================= # print(model.dual_coef_) #决策函数中支持向量的系数 # print(model.coef_) #赋予特征的权重（原始问题中的系数）。这仅适用于线性内核 # print(model.intercept_) # 决策函数中的常量 # print(model.support_) #支持向量索引 # print(model.n_support_) #每一类的支持向量数目 print(model.support_vectors_) #支持向量 # ============================================================================= Cp = [[-1,-1],[4,4]] pre = model.predict(Cp) #对Cp中的点进行类别预测 print(pre) plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, s=30, cmap=plt.cm.Paired) # plot the decision function ax = plt.gca() xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() # create grid to evaluate model xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape) # plot decision boundary and margins ax.contour(XX, YY, Z, colors='k', levels=[0], alpha=1, linestyles=['-']) # plot support vectors ax.scatter(model.support_vectors_[:, 0], model.support_vectors_[:, 1], s=100, linewidth=1, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show()代码解释

xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = model.decision_function(xy).reshape(XX.shape) ...

已知正例点x1＝(1,2)T， x2＝(2,3) T， x3＝(3,3) T， 负例点x4＝(2,1) T， x5＝(3,2) T， 试用 sklearn 的 svc 函数求最大间隔分离超平面和分类决策函数， 并在图上画出散点图、分离超平面、 间隔边界及支持向量

x_axis = np.linspace(0, 4, 10) y_axis = (-w[0] * x_axis - b) / w[1] y_margin_upper = y_axis + margin / w[1] y_margin_lower = y_axis - margin / w[1] plt.plot(x_axis, y_axis, 'k-', label='Hyperplane') ...

A11Data,mat中共有九种类别的数据，每种类别包含1000个样本，每个样本数据的维度是256维，即9000*256。label,mat中包含A11Data对应的标签，数值范围是从0-9，即第一类数据的对应的标签为0，第二类数据对应的标签为1...以此类推。作业要求如下：。总体要求：选择两类数据与其对应的标签作为训练数据和训练标签，训练-个SVM模型，并用测试数据测试模型分类的准确率。具体如下：。1.对于A11Data中的数据，选择其中两类数据作为训练数据，同时选择对应的标签。如：选择第1和第3类数据作为训练数据，则标签应该为0和2。。2.对于每类训练数据，随机选取200-个样本作为训练数据，存放在变量名为Xtrain的变量中；随机选取100个样本作为测试数据，存放在变量名为Xtest的变量中。即Xtrain和Xtest的数据维度分别是400*256和200*256。*3.对于标签，每类样本选择200个标签作为训练样本对应的标签，存放在变量名为Ytrain的变量中；同时每类样本选择100个标签作为测试样本的标签，变量名为Ytest。"4.使用Xtrain和Ytrain.训练SVM模型，并用Xtest和Ytest进行测试。核函数自选。。5.尝试对分类结果进行可视化，要求可视化图包含样本点、超平面、支持向量等，

yy = a * xx - (clf.intercept_[0]) / w[1] plt.plot(xx, yy, 'k-') # 绘制支持向量 for i in clf.support_: plt.scatter(X_train[i, 0], X_train[i, 1], s=80, facecolors='none', edgecolors='k') plt.show() ...

试用 sklearn 的 svc 函数对西瓜数据集3.0a进行分类，画出散点图和分离超平面。并与logistic分类方法比较。

yy = a * xx - (svc.intercept_[0]) / w[1] plt.plot(xx, yy) # 设置坐标轴范围 plt.xlim(0, 1) plt.ylim(0, 1) # 显示图像 plt.show() 最后，我们可以将SVC分类方法和Logistic分类方法进行比较。代码如下： ...

AllData.mat中共有九种类别的数据，每种类别包含1000个样本，每个样本数据的维度是256维，即9000256。label.mat中包含AllData对应的标签，数值范围是从0-9，即第一类数据的对应的标签为0，第二类数据对应的标签为1...以此类推。作业要求如下： 总体要求：选择两类数据与其对应的标签作为训练数据和训练标签，训练一个SVM模型，并用测试数据测试模型分类的准确率。具体如下： 1、 对于AllData中的数据，选择其中两类数据作为训练数据，同时选择对应的标签。如：选择第1和第3类数据作为训练数据，则标签应该为0和2。 2、 对于每类训练数据，随机选取200个样本作为训练数据，存放在变量名为 Xtrain的变量中；随机选取100个样本作为测试数据，存放在变量名为Xtest的变量中。即Xtrain和Xtest的数据维度分别是400256和200*256。 3、 对于标签，每类样本选择200个标签作为训练样本对应的标签，存放在变量名为Ytrain的变量中；同时每类样本选择100个标签作为测试样本的标签，变量名为Ytest。 4、 使用Xtrain和Ytrain训练SVM模型，并用Xtest和Ytest进行测试。核函数自选。 5、 尝试对分类结果进行可视化，要求可视化图包含样本点、超平面、支持向量等 两个文件位置为C:\Users\nysy\Desktop用python实现

xx = np.linspace(np.min(Xtrain[:, 0]), np.max(Xtrain[:, 0]), 100) yy = a * xx - SVMModel.intercept_[0] / w[1] plt.plot(xx, yy, 'k-') # 绘制测试数据 plt.scatter(Xtest[Ypred == class1][:, 0], Xtest...

用python实现已知正例点x1=（1，2）T，x2=（2，3）T，x3=（3，3）T，负例点x4=（2，1）T，x5=（3，2）T，试求最大间隔分离超平面和分类决策函数，并在图上画出分离超平面，间隔边界及支持向量

好的，根据你的要求，我们可以使用 Python 实现已知正例点 $x_1=(1,2)^T$，$x_2=(2,3)^T$，$x_3=(3,3)^T$，负例点 $x_4=(2,1)^T$，$x_5=(3,2)^T$ 的线性支持向量机，并求出最大间隔分离超平面和分类决策函数，并在图...

选择两类数据与其对应的标签作为训练数据和训练标签，训练一个SVM模型，并用测试数据测试模型分类的准确率。具体如下： 1、 对于AllData中的数据，选择其中两类数据作为训练数据，同时选择对应的标签。 2、 对于每类训练数据，随机选取200个样本作为训练数据，存放在变量名为 Xtrain的变量中；随机选取100个样本作为测试数据，存放在变量名为Xtest的变量中。即Xtrain和Xtest的数据维度分别是400*256和200*256。 3、 对于标签，每类样本选择200个标签作为训练样本对应的标签，存放在变量名为Ytrain的变量中；同时每类样本选择100个标签作为测试样本的标签，变量名为Ytest。 4、 使用Xtrain和Ytrain训练SVM模型，并用Xtest和Ytest进行测试。核函数自选。 5、 尝试对分类结果进行可视化，要求可视化图包含样本点、超平面、支持向量等，如下示意图。 6、 计算训练集和测试集的分类准确率。如测试数据共有200个样本，其对应的标签分别是1和-1，若有20个测试样本的标签预测错误，则准确率180/200=0.9。

yy = a * xx - (clf.intercept_[0]) / w[1] plt.plot(xx, yy, 'k-') plt.plot(xx, yy + 1 / w[1], 'k--') plt.plot(xx, yy - 1 / w[1], 'k--') plt.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1]...

接我问的第一个问题继续用pycharm写，用IPthon解释器：接上面的问题继续写：（4）训练模型（参考程序模板：SVM_numpy_template.py） （5）输出：SVM 对偶问题目标函数的最优解𝛼，决策函数的参数和截距，支持向量等。 （6）可视化：通过散点图可视化训练数据样本，并画出决策面和 2 个最大间隔面，标出支持向 量（包括间隔上和间隔内的样本），能够帮助检验算法正确性。 （7）测试集数据进行预测，评估模型性能。

xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) #...

一：采用 scikit-learn 中的线性 SVM 对 iris 数据集进行二分类。 具体内容： （1）选取两个特征和两类数据使用 scikit-learn 中的 SVM 进行二分类。 （2）输出：决策边界的参数和截距、支持向量等。 （3）可视化：通过散点图可视化数据样本（之前选择的两个特征），并画出决策边界和 2 个最 大间隔边界，标出支持向量

xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) #...

AllData.mat中共有九种类别的数据，每种类别包含1000个样本，每个样本数据的维度是256维，即9000*256，mat文件里分开存储每个类别的文件。label.mat中包含AllData对应的标签。作业要求如下： 总体要求：选择两类数据与其对应的标签作为训练数据和训练标签，训练一个SVM模型，并用测试数据测试模型分类的准确率。具体如下： 1、对于AllData中的数据，选择其中两类数据作为训练数据，同时选择对应的标签。 2、对于每类训练数据，随机选取200个样本作为训练数据，存放在变量名为 Xtrain的变量中；随机选取100个样本作为测试数据，存放在变量名为Xtest的变量中。即Xtrain和Xtest的数据维度分别是400*256和200*256。 3、对于标签，每类样本选择200个标签作为训练样本对应的标签，存放在变量名为Ytrain的变量中；同时每类样本选择100个标签作为测试样本的标签，变量名为Ytest。 4、使用Xtrain和Ytrain训练SVM模型，并用Xtest和Ytest进行测试。核函数自选。 尝试对分类结果进行可视化，要求可视化图包含样本点、超平面、支持向量等，

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-5, 5, 50), np.linspace(-5, 5, 50)) zz = (-clf.intercept_[0] - clf.coef_[0, 0] * xx - clf.coef_[0, 1] * yy) / clf.coef_[0, 2] ax.plot_surface(xx, yy, zz, alpha=0.2) ...

你是一个程序员，使用支持向量机对.csv数据进行分类预测的代码，并用3d图像展示

z = (-svm.intercept_[0] - svm.coef_[0][0] * xx - svm.coef_[0][1] * yy) / svm.coef_[0][2] ax.plot_surface(xx, yy, z, alpha=0.2) # 设置坐标轴标签 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax....

采用 scikit-learn 中的线性 SVM 对 iris 数据集进行二分类，输出决策边界的参数和截距、支持向量并通过散点图可视化数据样本（之前选择的两个特征），并画出决策边界和 2 个最大间隔边界，标出支持向量

xx = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30) yy = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30) YY, XX = np.meshgrid(yy, xx) xy = np.vstack([XX.ravel(), YY.ravel()]).T Z = clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape) #...
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资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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