python svm 예제

By 2019. augusztus 2. Egyéb No Comments

각각 두 범주 중 하나 또는 다른 범주에 속하는 것으로 표시된 학습 예제 집합을 감안할 때 SVM 학습 알고리즘은 한 범주 또는 다른 범주에 새 예제를 할당하는 모델을 빌드하여 비확률적 이진 선형 분류자로 만듭니다. 지원 벡터 기계는 이를 개선하는 한 가지 방법을 제공합니다. 직관은 이것이다 : 단순히 클래스 사이에 0 폭 선을 그리는 것보다, 우리는 가장 가까운 점까지, 일부 폭의 여백을 각 라인 주위에 그릴 수 있습니다. 다음은 이 방법의 예입니다: 참고: 이전 자습서이며 Scikit-Learn은 이후 이 메서드를 더 이상 사용되지 않습니다. 버전 0.19에서는 이 코드는 numpy 배열이어야 하고 모양을 바꿔야 하기 때문에 오류가 발생합니다. NumPy 배열로 변환하고 모양을 바꾸는 예제를 보려면 끝 부분에 있는 이 K Nearest Neighbors 자습서를 확인하십시오. 이 시리즈를 따라 가며 이 시리즈를 계속 진행할 필요가 없습니다. 기본적으로 커널 SVM은 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 요소가 다른 차원에 할당되는 방식으로 선형 분리 가능한 데이터를 더 높은 차원의 선형 분리 가능한 데이터에 투영합니다. 다시 말하지만, 이에 관련된 복잡한 수학이 있지만 SVM을 사용하기 위해 걱정할 필요가 없습니다. 오히려 우리는 단순히 구현하고 커널 SVM을 사용하는 파이썬의 Scikit-Learn 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 예제에서 지원 벡터 기계 알고리즘을 이해 (코드와 함께) 당신은 여기에서 분리 하이퍼 플레인을 만들 수 있습니까? 아니요. 모든 희망이 사라졌습니까? 지원 벡터 기계로 예제를 살펴보면서 해당 질문을 숙고해 보겠습니다. Scikit-Learn으로 작업하는 것이 멋진 이유는 다음과 같습니다.

Sklearn에서 K 가장 가까운 이웃을 하기 위해 사용한 코드를 기억하십니까? 여기 있다: 다이애나도 마찬가지입니다. 이것은 정말 기본에서 일을 파악하는 데 많은 도움이됩니다. 또한 간단한 데이터 집합과 함께 제공되는 R을 사용하여 모든 계산 예제를 공유하여 누구나 기사를 참조한 후 직접 연습할 수 있기를 바랍니다. SVM 모델은 별도의 범주의 예제를 가능한 한 넓은 명확한 간격으로 분할되도록 매핑된 공간의 점으로 예제를 표현합니다. SVM은 선형 분류를 수행하는 것 외에도 비선형 분류를 효율적으로 수행하여 입력을 고차원 기능 공간으로 암시적으로 매핑할 수 있습니다. 지금까지 의 논의는 완벽한 의사 결정 경계가 존재하는 매우 깨끗한 데이터 집합을 중심으로 했습니다. 그러나 데이터가 어느 정도 겹치는 경우 어떻게 해야 합니까? 예를 들어 다음과 같은 데이터가 있을 수 있습니다. 여기서는 “선형”, “rbf”, “poly”와 같은 커널과 함께 사용할 수있는 다양한 옵션이 있습니다 (기본값은 “rbf”입니다). 여기서 “rbf” 및 “폴리”는 비선형 하이퍼 평면에 유용합니다. 홍채 데이터 세트의 두 가지 기능에 선형 커널을 사용하여 클래스를 분류한 예제를 살펴보겠습니다. […] [1] 순진한 베이즈 및 텍스트 분류.

[2] 예에 의해 순진한 베이즈. [3] 앤드류 Ng 나이브 비디오 1 및 비디오 2의 설명 [4] 나는 5 세처럼 SVM을 설명하시기 바랍니다. [5] 예제에서 지원 벡터 기계 이해. […] libsvm 및 liblinear에서 파생된 SVM 모델은 C를 정규화 매개변수로 사용하지만 대부분의 다른 추정기는 알파를 사용합니다. 두 모델의 정규화 양 사이의 정확한 동등성은 모델에 의해 최적화된 정확한 객관적 함수에 따라 달라집니다. 예를 들어 사용된 추정자가 sklearn.linear_model인 경우입니다. 능선 회귀, 그들 사이의 관계는 로 주어진다 (C = frac{1}{알파}). 예를 들어 이 데이터 집합의 처음 60개 지점과 처음 120개 지점에서 학습한 모델을 플롯하는 경우 이를 확인할 수 있습니다. 우리는 다양한 공인의 수천 개의 대조 된 사진으로 구성된 야생 데이터 집합에 레이블이 붙은 얼굴을 사용합니다.