1. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径
SVM既可以用来分类,就是SVC;又可以用来预测,或者成为回归,就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。 我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([2, 2]) print result
2. 用sklearn里的svm时调优主要调整哪几个参数
主要是调kernel,C 和gamma
3. sklearn.svm在建立好模型后怎么使用
from sklearn import externals
externals.joblib.dump(clf,'文件名') #clf是fit好的模型,文件名是保存在本地的文件
clf=externals.joblib.load(‘文件名’) #这样就又把本地的模型载入,可以使用了
4. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径
在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。
5. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径
在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。
6. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径
在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。
7. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径
在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。
8. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径
选简单的 kernel 函数;用 libsvm 的实现