摘要：sklearn-SVC实现与类参数 SVC继承了父类BaseSVC SVC类主要方法： ★__init__() 主要参数： C: float参数 默认值为1.0 错误项的惩罚系数。C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反 阅读全文

摘要：SVM核函数及sklearn实现SVM 在SVM中，其中最重要的也是最核心的就是核函数的选取和参数选择，当然这个需要大量的经验来支撑。今天我们就是抛砖引玉形象的讲解一下什么是核函数，及在SVM中在哪用到。 我们知道，SVM相对感知机而言，它可以解决线性不可分的问题，那么它是怎么解决的呢？它的解决思想 阅读全文

摘要：基于scikit-learn包实现机器学习之KNN(K近邻) scikit-learn（简称sklearn）是目前最受欢迎，也是功能最强大的一个用于机器学习的Python库件。它广泛地支持各种分类、聚类以及回归分析方法比如支持向量机、随机森林、DBSCAN等等，由于其强大的功能、优异的拓展性以及易用 阅读全文

摘要：算法原理 K近邻是机器学习中常见的分类方法之间，也是相对最简单的一种分类方法，属于监督学习范畴。其实K近邻并没有显式的学习过程，它的学习过程就是测试过程。K近邻思想很简单：先给你一个训练数据集D，包括每个训练样本对应的标签。然后给你一个新的测试样本T，问你测试样本的标签预测是什么，K近邻的方法就是找 阅读全文