1.SVM Margin
一条好的分隔线的特征:最大化分隔线与最近点的举例
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2. 什么对于SVM最重要?
分类正确是首要的。其次才会考虑尽可能大的间隔。
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3. SVM对异常值的响应
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choose to do the best as it can
4. 直观看看SVM的分类
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决策边界是直线
5. 上面看到的svm分隔的是直线,那么对于非线性的分类呢??
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它同样能搞定!
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新特征可能是每个点与原点之间的直线距离。那么一个新的特征z出现了,就是度量这个距离的特征变量。
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6. 练习创建新特征
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7. 核技巧
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8. 各种核
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通过搜索sklearn svm svc 去查看kernel参数的信息:
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可见,里面列出了linear, poly, rbf, sigmoid, precomputed, or a callable.
9. 核和伽玛 kernel & gamma (parameters)
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小测试:
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10.参数C代表了什么?
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11.哪些参数对于防止过拟合有作用呢?
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tunning 这些参数,正是机器学习的艺术所在。
12.手工查找最优参数?
GridCV,一种几乎能自动查找最优参数调整的优秀 sklearn 工具。
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