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相关问答

Q1: 2020-05-22 第十三章 支持向量机模型(python)

SVM 是 Support Vector Machine 的简称，它的中文名为支持向量机，属于一种有监督的机器学习算法，可用于离散因变量的分类和连续因变量的预测。通常情况下，该算法相对于其他单一的分类算法（如 Logistic 回归、决策树、朴素贝叶斯、 KNN 等）会有更好的预测准确率，主要是因为它可以将低维线性不可分的空间转换为高维的线性可分空间。

“分割带”代表了模型划分样本点的能力或可信度，“分割带”越宽，说明模型能够将样本点划分得越清晰，进而保证模型泛化能力越强，分类的可信度越高；反之，“分割带”越窄，说明模型的准确率越容易受到异常点的影响，进而理解为模型的预测能力越弱，分类的可信度越低。

线性可分的 所对应的函数间隔满足 的条件，故 就等于 。所以，可以将目标函数 等价为如下的表达式：

假设存在一个需要最小化的目标函数 ，并且该目标函数同时受到 的约束。如需得到最优化的解，则需要利用拉格朗日对偶性将原始的最优化问题转换为对偶问题，即：

分割面的求解

分割面的表达式

对于非线性SVM模型而言，需要经过两个步骤，一个是将原始空间中的样本点映射到高维的新空间中，另一个是在新空间中寻找一个用于识别各类别样本点线性“超平面”。

假设原始空间中的样本点为 ，将样本通过某种转换 映射到高维空间中，则非线性SVM模型的目标函数可以表示为：

其中，内积 可以利用核函数替换，即 。对于上式而言，同样需要计算最优的拉格朗日乘积 ，进而可以得到线性“超平面” 与 的值：

假设原始空间中的两个样本点为 ，在其扩展到高维空间后，它们的内积 如果等于样本点 在原始空间中某个函数的输出，那么该函数就称为核函数。

线性核函数的表达式为 ，故对应的分割“超平面”为：

多项式核函数的表达式为 ，故对应的分割“超平面”为：

高斯核函数的表达式为 ，故对应的分割“超平面”为：

Sigmoid 核函数的表达式为 ，故对应的分割“超平面”为：

在实际应用中， SVM 模型对核函数的选择是非常敏感的，所以需要通过先验的领域知识或者交叉验证的方法选出合理的核函数。大多数情况下，选择高斯核函数是一种相对偷懒而有效的方法，因为高斯核是一种指数函数，它的泰勒展开式可以是无穷维的，即相当于把原始样本点映射到高维空间中。

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Q2: python 机器学习 用什么库

（1）scikit-learn

Python下做机器学习，首推scikit-learn。该项目文档齐全、讲解清晰，功能齐备，使用方便，而且社区活跃。

（2）Orange

机器学习是其的功能之一，主要还是侧重数据挖掘，可以用可视化语言或Python进行操作，拥有机器学习组件，还具有生物信息学以及文本挖掘的插件。

（3）shogun

shogun，非日本的老外弄的一个机器学习库，还专门配了一个我们能看懂的日文名“将军”（是日本幕府时代的将军）。文档齐全，开发活跃，更新快，运算速度也很快。主攻大尺度的核函数，尤其是大尺度核函数下的SVM。具有很多SVM的高级用法，比如多核配用等。支持Python、R、C++、Matlab等语言。

（4）其它

A.pyml(a python module for machine learning，支持svm/knn/k-means==)

B.milk(python的机器学习工具包，主要是针对监督学习，包括svm/knn/决策树)

Q3: 支持向量机用malt lab做好，还是R语言还是python好？

支持向量机(SVM)是一种广泛使用的机器学习算法，可以在多种编程语言中实现。在您选择使用哪种编程语言实现SVM时，应考虑几个因素：

对您的背景和技能的要求：如果您熟悉R语言或Python，那么使用这些语言实现SVM可能会更轻松。

工具的可用性和功能：使用Maltlab或其他工具可能会更方便，因为它们已经为SVM实现了一些常用功能。但是，如果您希望实现更高级的SVM功能，则可能需要使用编程语言来实现。

可扩展性：如果您希望将SVM用于更复杂的机器学习任务，则可能需要使用编程语言来实现，以便更好地控制算法的行为。

总的来说，如果您熟悉R语言或Python，并希望能够更好地控制SVM的行为，则可能需要使用这些语言来实现SVM。如果您只是希望快速实现SVM，则可能更喜欢使用Maltlab或其他工具。

特别的，对于优化SVM，您可能需要使用编程语言来实现，以便能够更好地调配参数并调整算法的行为。对于优化SVM，您可能需要考虑以下方面：

核函数的选择：SVM使用核函数将数据映射到高维空间，以便将其线性分类。因此，选择合适的核函数可能会对SVM的性能产生重大影响。

惩罚参数的调整：SVM使用惩罚参数来控制模型的复杂度。调整惩罚参数可能会影响SVM的性能。

样本权重的调整：SVM可以通过调整样本权重来调整对某些样本的偏好。调整样本权重可能会影响SVM的性能。

总的来说，优化SVM需要考虑多种因素，因此使用编程语言来实现SVM可能会更方便。

Q4: python中支持向量机回归需要把数据标准化吗？

在使用支持向量机(SVM)进行回归分析时, 数据标准化是很重要的.

SVM 中的核函数是基于输入数据点之间的距离来定义的，如果数据点之间的距离是不一致的，那么核函数的结果就会受到影响。标准化可以确保所有特征在相同尺度上进行计算，避免因为某些特征取值范围过大而导致其他特征被忽略。

因此, 在使用SVM进行回归分析时, 应该对数据进行标准化，比如使用StandardScaler类对数据进行标准化。这样做可以使模型的预测更加准确。

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