學習筆記，僅供參考，有錯必糾

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文章目錄

• • 支持向量機
  • • 實用貼士
    • 核函數
    • • RBF核的參數
      • 自定義內核
      • • 使用Python函數作為內核
        • 使用Gram矩陣
    • 數學原理

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支持向量機

實用貼士

• 避免數據復制

對于SVC、SVR、NuSVC和NuSVR，如果傳遞給某些方法的數據不是C順序連續和雙精度的，則在調用底層C實現之前將其復制。可以通過檢查給定的numpy數組的flags屬性來檢查它是否是C連續的。

對于LinearSVC（和LogisticRegression），作為numpy數組傳遞的任何輸入都將被復制并轉換為liblinear內部稀疏數據表示（雙精度浮點和非零分量的int32索引）。如果您想在不復制密集的numpy C-連續雙精度數組作為輸入的情況下擬合大規模線性分類器，我們建議改用

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn自学指南(part23)--核函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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