SVM支持向量机的Python代码
时间: 2023-06-04 21:06:43 浏览: 89
很高兴为你解答这个问题。以下是一个使用Python实现SVM支持向量机算法的简单示例代码:
```python
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[2., 2.]]))
```
以上代码使用Scikit-learn库实现SVM支持向量机算法。代码中,我们首先定义了一个包含两个特征值的数据集,然后定义了一个包含两个标签值的标签集。接下来,我们通过SVC()函数来创建一个SVM分类器,并通过fit()函数训练分类器。最后,我们使用predict()函数来预测新数据,并输出结果。
希望这个简单的例子能帮助你理解如何在Python中使用SVM支持向量机算法。
相关问题
svm支持向量机python代码实现
当然可以回答!以下是SVM支持向量机Python代码实现的一些例子:
1. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的分类
```python
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[2., 2.]])
```
2. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的回归
```python
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [2, 2]]
y = [0.5, 2.5]
clf = svm.SVR()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[1, 1]])
```
以上是两个示例,你可以根据自己的需求进行修改。希望对你有帮助!
svm支持向量机python代码识别字符
以下是一个简单的 SVM 支持向量机 Python 代码,可以用于字符识别:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()
# 创建 SVM 分类器
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
# 训练模型
clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])
# 预测结果
result = clf.predict(digits.data[-1:])
print(result)
```
这段代码可以识别手写数字字符。