svm支持向量机python代码
时间: 2023-09-03 08:15:35 浏览: 53
以下是一个简单的SVM支持向量机Python代码示例:
```
import numpy as np
from sklearn import svm
# 数据集
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
y = np.array([1, 1, -1, -1, 1])
# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')
# 训练模型
clf.fit(X, y)
# 预测
print(clf.predict([[4, 5], [5, 6]]))
```
在这个例子中,我们使用了一个简单的数据集,并使用SVM分类器进行训练和预测。我们使用的是线性核函数,但是SVM支持多种不同的核函数,如多项式核和径向基核。在训练之后,我们可以使用分类器的predict函数来预测新的数据点的类别。
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。
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