支持向量機(jī)用malt lab做好，還是R語言還是python好？

支持向量機(jī)(SVM)是一種廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以在多種編程語言中實(shí)現(xiàn)。在您選擇使用哪種編程語言實(shí)現(xiàn)SVM時(shí)，應(yīng)考慮幾個(gè)因素：

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對(duì)您的背景和技能的要求：如果您熟悉R語言或Python，那么使用這些語言實(shí)現(xiàn)SVM可能會(huì)更輕松。

工具的可用性和功能：使用Maltlab或其他工具可能會(huì)更方便，因?yàn)樗鼈円呀?jīng)為SVM實(shí)現(xiàn)了一些常用功能。但是，如果您希望實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的SVM功能，則可能需要使用編程語言來實(shí)現(xiàn)。

可擴(kuò)展性：如果您希望將SVM用于更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，則可能需要使用編程語言來實(shí)現(xiàn)，以便更好地控制算法的行為。

總的來說，如果您熟悉R語言或Python，并希望能夠更好地控制SVM的行為，則可能需要使用這些語言來實(shí)現(xiàn)SVM。如果您只是希望快速實(shí)現(xiàn)SVM，則可能更喜歡使用Maltlab或其他工具。

特別的，對(duì)于優(yōu)化SVM，您可能需要使用編程語言來實(shí)現(xiàn)，以便能夠更好地調(diào)配參數(shù)并調(diào)整算法的行為。對(duì)于優(yōu)化SVM，您可能需要考慮以下方面：

核函數(shù)的選擇：SVM使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，以便將其線性分類。因此，選擇合適的核函數(shù)可能會(huì)對(duì)SVM的性能產(chǎn)生重大影響。

懲罰參數(shù)的調(diào)整：SVM使用懲罰參數(shù)來控制模型的復(fù)雜度。調(diào)整懲罰參數(shù)可能會(huì)影響SVM的性能。

樣本權(quán)重的調(diào)整：SVM可以通過調(diào)整樣本權(quán)重來調(diào)整對(duì)某些樣本的偏好。調(diào)整樣本權(quán)重可能會(huì)影響SVM的性能。

總的來說，優(yōu)化SVM需要考慮多種因素，因此使用編程語言來實(shí)現(xiàn)SVM可能會(huì)更方便。

如何利用 Python 實(shí)現(xiàn) SVM 模型

我先直觀地闡述我對(duì)SVM的理解，這其中不會(huì)涉及數(shù)學(xué)公式，然后給出Python代碼。

SVM是一種二分類模型，處理的數(shù)據(jù)可以分為三類：

線性可分，通過硬間隔最大化，學(xué)習(xí)線性分類器

近似線性可分，通過軟間隔最大化，學(xué)習(xí)線性分類器

線性不可分，通過核函數(shù)以及軟間隔最大化，學(xué)習(xí)非線性分類器

線性分類器，在平面上對(duì)應(yīng)直線；非線性分類器，在平面上對(duì)應(yīng)曲線。

硬間隔對(duì)應(yīng)于線性可分?jǐn)?shù)據(jù)集，可以將所有樣本正確分類，也正因?yàn)槿绱?，受噪聲樣本影響很大，不推薦。

軟間隔對(duì)應(yīng)于通常情況下的數(shù)據(jù)集（近似線性可分或線性不可分），允許一些超平面附近的樣本被錯(cuò)誤分類，從而提升了泛化性能。

如下圖：

實(shí)線是由硬間隔最大化得到的，預(yù)測能力顯然不及由軟間隔最大化得到的虛線。

對(duì)于線性不可分的數(shù)據(jù)集，如下圖：

我們直觀上覺得這時(shí)線性分類器，也就是直線，不能很好的分開紅點(diǎn)和藍(lán)點(diǎn)。

但是可以用一個(gè)介于紅點(diǎn)與藍(lán)點(diǎn)之間的類似圓的曲線將二者分開，如下圖：

我們假設(shè)這個(gè)黃色的曲線就是圓，不妨設(shè)其方程為x^2+y^2=1，那么核函數(shù)是干什么的呢？

我們將x^2映射為X，y^2映射為Y，那么超平面變成了X+Y=1。

那么原空間的線性不可分問題，就變成了新空間的（近似）線性可分問題。

此時(shí)就可以運(yùn)用處理（近似）線性可分問題的方法去解決線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)集的分類問題。

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以上我用最簡單的語言粗略地解釋了SVM，沒有用到任何數(shù)學(xué)知識(shí)。但是沒有數(shù)學(xué)，就體會(huì)不到SVM的精髓。因此接下來我會(huì)用盡量簡潔的語言敘述SVM的數(shù)學(xué)思想，如果沒有看過SVM推導(dǎo)過程的朋友完全可以跳過下面這段。

對(duì)于求解（近似）線性可分問題：

由最大間隔法，得到凸二次規(guī)劃問題，這類問題是有最優(yōu)解的（理論上可以直接調(diào)用二次規(guī)劃計(jì)算包，得出最優(yōu)解）

我們得到以上凸優(yōu)化問題的對(duì)偶問題，一是因?yàn)閷?duì)偶問題更容易求解，二是引入核函數(shù)，推廣到非線性問題。

求解對(duì)偶問題得到原始問題的解，進(jìn)而確定分離超平面和分類決策函數(shù)。由于對(duì)偶問題里目標(biāo)函數(shù)和分類決策函數(shù)只涉及實(shí)例與實(shí)例之間的內(nèi)積，即xi,xj。我們引入核函數(shù)的概念。

拓展到求解線性不可分問題：

如之前的例子，對(duì)于線性不可分的數(shù)據(jù)集的任意兩個(gè)實(shí)例：xi,xj。當(dāng)我們?nèi)∧硞€(gè)特定映射f之后，f(xi)與f(xj)在高維空間中線性可分，運(yùn)用上述的求解（近似）線性可分問題的方法，我們看到目標(biāo)函數(shù)和分類決策函數(shù)只涉及內(nèi)積f(xi),f(xj)。由于高維空間中的內(nèi)積計(jì)算非常復(fù)雜，我們可以引入核函數(shù)K(xi,xj)=f(xi),f(xj)，因此內(nèi)積問題變成了求函數(shù)值問題。最有趣的是，我們根本不需要知道映射f。精彩！

我不準(zhǔn)備在這里放推導(dǎo)過程，因?yàn)橐呀?jīng)有很多非常好的學(xué)習(xí)資料，如果有興趣，可以看：CS229 Lecture notes

最后就是SMO算法求解SVM問題，有興趣的話直接看作者論文：Sequential Minimal Optimization:A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines

我直接給出代碼：SMO+SVM

在線性可分?jǐn)?shù)據(jù)集上運(yùn)行結(jié)果：

圖中標(biāo)出了支持向量這個(gè)非常完美，支持向量都在超平面附近。

在線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)集上運(yùn)行結(jié)果（200個(gè)樣本）：

核函數(shù)用了高斯核，取了不同的sigma

sigma=1，有189個(gè)支持向量，相當(dāng)于用整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。

sigma=10，有20個(gè)支持向量，邊界曲線能較好的擬合數(shù)據(jù)集特點(diǎn)。

我們可以看到，當(dāng)支持向量太少，可能會(huì)得到很差的決策邊界。如果支持向量太多，就相當(dāng)于每次都利用整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，類似KNN。

python svm參數(shù)怎么選擇核函數(shù)

這個(gè)和用不用python沒啥關(guān)系，是數(shù)據(jù)來源的問題。 調(diào)用淘寶API，使用 api相關(guān)接口獲得你想要的內(nèi)容，我 記得api中有相關(guān)的接口，你可以看一下接口的說明。 用python做爬蟲來進(jìn)行頁面數(shù)據(jù)的獲齲。

2020-05-22 第十三章 支持向量機(jī)模型(python)

SVM 是 Support Vector Machine 的簡稱，它的中文名為支持向量機(jī)，屬于一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可用于離散因變量的分類和連續(xù)因變量的預(yù)測。通常情況下，該算法相對(duì)于其他單一的分類算法（如 Logistic 回歸、決策樹、樸素貝葉斯、 KNN 等）會(huì)有更好的預(yù)測準(zhǔn)確率，主要是因?yàn)樗梢詫⒌途S線性不可分的空間轉(zhuǎn)換為高維的線性可分空間。

“分割帶”代表了模型劃分樣本點(diǎn)的能力或可信度，“分割帶”越寬，說明模型能夠?qū)颖军c(diǎn)劃分得越清晰，進(jìn)而保證模型泛化能力越強(qiáng)，分類的可信度越高；反之，“分割帶”越窄，說明模型的準(zhǔn)確率越容易受到異常點(diǎn)的影響，進(jìn)而理解為模型的預(yù)測能力越弱，分類的可信度越低。

線性可分的 所對(duì)應(yīng)的函數(shù)間隔滿足 的條件，故 就等于 。所以，可以將目標(biāo)函數(shù) 等價(jià)為如下的表達(dá)式：

假設(shè)存在一個(gè)需要最小化的目標(biāo)函數(shù) ，并且該目標(biāo)函數(shù)同時(shí)受到 的約束。如需得到最優(yōu)化的解，則需要利用拉格朗日對(duì)偶性將原始的最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為對(duì)偶問題，即：

分割面的求解

分割面的表達(dá)式

對(duì)于非線性SVM模型而言，需要經(jīng)過兩個(gè)步驟，一個(gè)是將原始空間中的樣本點(diǎn)映射到高維的新空間中，另一個(gè)是在新空間中尋找一個(gè)用于識(shí)別各類別樣本點(diǎn)線性“超平面”。

假設(shè)原始空間中的樣本點(diǎn)為 ，將樣本通過某種轉(zhuǎn)換 映射到高維空間中，則非線性SVM模型的目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

其中，內(nèi)積 可以利用核函數(shù)替換，即 。對(duì)于上式而言，同樣需要計(jì)算最優(yōu)的拉格朗日乘積 ，進(jìn)而可以得到線性“超平面” 與 的值：

假設(shè)原始空間中的兩個(gè)樣本點(diǎn)為 ，在其擴(kuò)展到高維空間后，它們的內(nèi)積 如果等于樣本點(diǎn) 在原始空間中某個(gè)函數(shù)的輸出，那么該函數(shù)就稱為核函數(shù)。

線性核函數(shù)的表達(dá)式為 ，故對(duì)應(yīng)的分割“超平面”為：

多項(xiàng)式核函數(shù)的表達(dá)式為 ，故對(duì)應(yīng)的分割“超平面”為：

高斯核函數(shù)的表達(dá)式為 ，故對(duì)應(yīng)的分割“超平面”為：

Sigmoid 核函數(shù)的表達(dá)式為 ，故對(duì)應(yīng)的分割“超平面”為：

在實(shí)際應(yīng)用中， SVM 模型對(duì)核函數(shù)的選擇是非常敏感的，所以需要通過先驗(yàn)的領(lǐng)域知識(shí)或者交叉驗(yàn)證的方法選出合理的核函數(shù)。大多數(shù)情況下，選擇高斯核函數(shù)是一種相對(duì)偷懶而有效的方法，因?yàn)楦咚购耸且环N指數(shù)函數(shù)，它的泰勒展開式可以是無窮維的，即相當(dāng)于把原始樣本點(diǎn)映射到高維空間中。

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python的svm的核函數(shù)該怎么選擇比較好呢

看具體的數(shù)據(jù)，如果特征向量的維度跟訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量差不多的話建議選線性的，否則的話試試高斯核吧

Python中什么是選擇語句？

Python中選擇語句主要有3種形式，分別為if語句、if…else語句和if…elif…else多分支語句。

if…elif…else語句

但有時(shí)候我們需要很多判斷，并不是非黑即白，這時(shí)用戶就需要從多個(gè)選項(xiàng)中選擇一個(gè)。在開發(fā)程序時(shí)，如果遇到多選一的情況。

則可以使用if…elif…else語句，該語句是一個(gè)多分支選擇語句，通常表現(xiàn)為“如果滿足某種條件，進(jìn)行某種處理，否則，如果滿足另一種條件，則執(zhí)行另一種處理……”。

if注意：

1.比較表達(dá)式無論簡單還是復(fù)雜，結(jié)果必須為Boolean類型。

2.if語句控制的語句體只有如果只有一條語句，大括號(hào)可以省略；如果是多條語句則不能省略，建議永遠(yuǎn)不要省略。

如：if（比較表達(dá)式）

語句

3.一般來說：有左大括號(hào)就沒有分號(hào)，有分號(hào)就沒有左大括號(hào)。

如：if（比較表達(dá)式）｛........}, if(比較表達(dá)式）。

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