sklearnsvm
时间: 2023-09-06 22:12:15 浏览: 81
Sklearn SVM是指在Python的机器学习库中的支持向量机(Support Vector Machine)算法。支持向量机是一种常用的监督学习算法,用于分类和回归任务。在Sklearn库中,SVM有多个API可以使用,比如SVC(用于分类问题的支持向量机)、SVR(用于回归问题的支持向量机)等等。
对于分类问题,Sklearn的SVC API可以使用线性SVM分类器,并且还提供了一些加速算法,如SMO算法。
对于回归问题,可以使用Sklearn的SVR API来解决。SVR中采用了拉格朗日乘子法进行优化,通过寻找支持向量来构建回归模型。
此外,为了提高数据的拟合效果,可以对输入数据进行归一化处理。在Sklearn中,可以使用StandardScaler对特征矩阵进行归一化处理,使得数据的均值为0,方差为1。
综上所述,Sklearn SVM是指Sklearn库中的支持向量机算法API,可用于解决分类和回归问题。可以使用线性SVM分类器进行分类任务,并使用SMO算法进行加速。对于回归问题,可以使用SVR API,并结合拉格朗日乘子法来构建回归模型。此外,为了提高数据的拟合效果,可以对数据进行归一化处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [sklearn中的SVM](https://blog.csdn.net/twilight_karl/article/details/102884631)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [machine-learning-in-action:用Python实现常见机器学习方法的基本原理](https://download.csdn.net/download/weixin_42097819/18598493)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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