支持向量机（SVM）是一组相关的监督学习方法，用于分析数据和识别模式，用于分类和回归分析。
我已经使用 NSL-KDD 数据集训练了一个 SVM，但是当我尝试对其进行预测时，它出现了错误“不允许使用负维度”。 下面是我的代码： #索引
Scikit Learn的Support Vector Classifier是hard margin还是soft margin
我想知道下面来自 scikit learn 的支持向量分类器是硬边距还是软边距？ 从 sklearn 导入 svm clf = svm.SVC()
在使用 svm 时尝试拟合训练特征和标签，但说我只有一个类标签 下面是我的代码： 从 sklearn.svm 导入 SVC 将 numpy 导入为 np 将熊猫导入为 pd 来自 sklearn.
你能帮我生成这种数据吗？我尝试了高斯嵌套的和抛物线的红色嵌套，但在将它们合并以提供 SVM 时遇到了一些困难。我认为，应该有确定的......
我有一个带有二进制类标签的表格数据集，y \in {-1 ,1}。 我使用的是 L2 正则化器，损失函数固定为双铰链损失或平方损失。在这种情况下，Logistic Regre ...
我正在尝试实现内核 SVM 的 decision_function()，这里 decision_function() 意味着基于 decision_function() 模型返回的值将数据点分类为正...
我正在评估 SVR 上的数据集。数据集少于 400 个样本和 800 个特征。 当我用所有数据集训练模型时，大约需要 10 秒才能适应。当我放下一些颜色时...
我正在使用 SVM 进行文本情感分析，以便与其他方法进行比较 但由于样本量大， 下面的程序让我等到内核崩溃
所以我用粒子群优化技术和支持向量机创建了这个预测糖尿病的模型，并得到了 82.4% 的准确率。但我可以在其他研究中看到使用相同的
我的数组 y_train 的当前形状是 (17,2)。有人告诉我，我的目标数据必须是一维的。由于我的特征数据 x_train 的形状为 (17,149)，因此我必须将 y_train 减少为 (17,)。 ...
我正在考虑创建三个预测模型； Logistic、SVM 和决策树来预测数据集的默认值。 该数据集由 15 个特征和默认的二元响应组成。数据...
我遇到了一个我还没有解决的问题，我希望你们中的一个能帮助我。 我想创建一个支持向量机。到目前为止，我有很多 Excel 文件，我读入 individu ...
我写了一个支持向量机算法代码，将目标行中标记为 (1,0,-1) 的 3 类数据分类，在以 79% 的准确率预测测试数据集后，有一些
给定假设函数和 theta，我如何绘制最佳决策边界？ 问题 我猜如果 -255+25(x1)^2+9(x2)^2 ≥ 1，那么 y=1？我不确定下一步是什么。
如何解决这个问题？ ValueError：分割数 n_splits=5 不能大于样本数：n_samples=1
我试图了解问题并找到解决方案，但我还没有任何东西。 代码片段： 导入sklearn 进口泡菜 从 sklearn.svm 导入 SVC 从 sklearn.model_selection 导入
除了 SVM 和 PositiveNaiveBayesClassifier 之外，还有其他算法可以用来进行一类分类吗？正朴素贝叶斯仅用于文本分类，我想...
我正在寻找一种方法让这个SVM运行得更快。当我运行这个的时候，它会使用我电脑的所有CPU，而且需要很长的时间来运行。
我想写一个SVM的代码 我的目的是预测每周S&P股票的价格。我用苹果每周的股票价格作为y_train，我的x_train是市场价格和两个Fama-french ...
我正在按照一本书中的一些SVC代码使用moon_dataset.下面是代码： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn.datasets import make_moons from ...
我试图使用python库SKLearn手动计算一个SVC分类器的decision_function（而不是使用内置的方法）。我已经尝试了几种方法，但是，我 ...