sklearn中的SVM
<script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> scikit-learn中SVM的算法库分为两类,一类是分类的算法库,包括SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个类。另一类是回归算法库,包括SVR, NuSVR,和LinearSVR 3个类。相关的类都包裹在sklearn.svm模块之中。 对于SVC, NuSVC,和LinearSVC 3个分类的类,SVC和 NuSVC差不多,区别仅仅在于对损失的度量方式不同,而LinearSVC从名字就可以看出,他是线性分类,也就是不支持各种低维到高维的核函数,仅仅支持线性核函数,对线性不可分的数据不能使用。 同样的,对于SVR, NuSVR,和LinearSVR 3个回归的类, SVR和NuSVR差不多,区别也仅仅在于对损失的度量方式不同。LinearSVR是线性回归,只能使用线性核函数。 我们使用这些类的时候,如果有经验知道数据是线性可以拟合的,那么使用LinearSVC去分类 或者LinearSVR去回归,它们不需要我们去慢慢的调参去选择各种核函数以及对应参数, 速度也快。如果我们对数据分布没有什么经验