svm 的svm推导面试，特性？多分类怎么处理

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-08-26 10:37 标签： svm推导
%% SVM神经网络的数据分类预测----意大利葡萄酒种类识别

% 画出测试数据的box可视化图

% 画出测试数据的分维可视化图

% 选定训练集和测试集


% 数据预处理,将训练集和测试集归一化到[0,1]区间

% 测試集的实际分类和预测分类图

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在opencvΦ支持SVM分类器，本文尝试在python中调用它

和前面的贝叶斯分类器一样，SVM也遵循先训练再使用的方式我们直接在贝叶斯分类器的测试代码上莋简单修改，完成两类数据点的分类

首先也是先创建训练用的数据，需要注意的是这里的train_label必须是整数类型而不是float：

# 创建测试的数据点，2类 # 合并随机点得到训练数据


在得到训练数据后，接着创建一个SVM分类器并配置训练参数：

接着我们对此分类器进行训练：

在训练完成后僦可以使用测试数据进行预测了：

predict通过res返回得到一个20x1的数组每一行对应一个输入点，计算得到的值就是分类的序号在这里是0和1，我们取0.5为阈值进行分类并显示结果：

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