人工智能|机器学习方法之支持向量机（Support Vector Machine，SVM）支持向量机（SVM）|算法|机器学

机器学习方法之支持向量机（Support Vector Machine，SVM） 1、应用场所支撑向量机（Support Vector Machin，SVM）可以解决分类问题，也可以用于解决回归问题。
在分类问题中，分类算法会将数据空间划分一个或多个决策边界（高维时称为超平面，为了简化问题，这里仅对两个特征的二分类问题进行讨论），决策边界的一边是一类，另一边是另一类。了解逻辑回归的应该都能理解。但是，不同的分类算法会对相同的数据生成不同的决策边界。那么，哪个决策边界才是最好的呢？这个问题称为不适定问题对于SVM来说，它的目的就是尽可能地找到一个合适的边界，来提高算法的泛化能力，即鲁棒性。参考：https://www.jianshu.com/p/7d25e56af510

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2、代码实战–SVM用于鸢尾花分类（Python实现）

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.svm import SVC X, y = datasets.make_moons(noise=0.15, random_state=666) def plot_decision_boundary(model, axis)： x0, x1 = np.meshgrid( np.linspace(axis[0], axis[1], int((axis[1] - axis[0])*100)).reshape(1, -1), np.linspace(axis[2], axis[3], int((axis[3] - axis[2])*100)).reshape(1, -1) ) X_new = np.c_[x0.ravel(), x1.ravel()] y_predict = model.predict(X_new) zz = y_predict.reshape(x0.shape) custom_cmap = ListedColormap(['#EF9A9A', '#FFF59D', '#90CAF9']) plt.contourf(x0, x1, zz, linewidth=5, cmap=custom_cmap) def PolynomialKernalSVC(degree, C=1.0): return Pipeline([ ("std_scaler", StandardScaler()), ("kernelSVC", SVC(kernel="poly", degree=degree, C=C)) ]) poly_kernel_svc = PolynomialKernalSVC(degree=3) poly_kernel_svc.fit(X, y) plot_decision_boundary(poly_kernel_svc, axis=[-1.5, 2.5, -1.0, 1.5]) plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1]) plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1]) plt.show()

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