基於liblinear庫實現
有多種懲罰引數和損失函式可供選擇
訓練集例項數量大（大於1萬）時也可以很好地進行歸一化
既支援稠密輸入矩陣也支援稀疏輸入矩陣
多分類問題採用one-vs-rest方法實現
基於libsvm庫實現
訓練時間複雜度為 o(n
2)
o(n^2)
o(n2
)訓練集例項數量大（大於1萬）時很難進行歸一化
多分類問題採用one-vs-rest方法實現
linearsvc實現了線性分類支援向量機，它是給根據liblinear實現的，可以用於二類分類，也可以用於多類分類。其原型為：
class sklearn.svm.linearsvc(penalty=』l2』, loss=』squared_hinge』,初始化引數dual=true, tol=0.0001, c=1.0, multi_class=』ovr』, fit_intercept=true,
intercept_scaling=1, class_weight=none, verbose=0, random_state=none,
max_iter=1000)
c：乙個浮點數，懲罰引數. c越小，懲罰力度越大
loss：字串。表示損失函式。可取值為
屬性
coef_: 乙個陣列，它給出了各個特徵的權重intercept_:乙個陣列，它給出了截距，即決策函式中的常數項
方法
fix(x,y): 訓練模型
predict(x): 用模型進行**，返回**值score(x,y[,sample_weight]):返回在(x, y)上**的準確率
**方法
兩者的**方法都是利用公式：
s ig
n(b+
yixt
w)
sign(b+y_i x^tw)
sign(b
+yi
xtw)
PVC 和 SVC的差別
atm的資料交換由乙個乙個固定長度的atm信元組成。每個atm信元都是53位元組長 5個位元組長的信頭和48位元組長的信體 信頭包括虛擬通路 vp 和虛擬電路 vc 標識等位址資訊。atm根據vp和vc來確定信元的傳送源位址和接收目的位址。atm交換機中的連線分為永久虛擬電路 pvc 和交換虛擬電路...
sklearn中SVC中的引數說明與常用函式
svm.svc c 1.0,kernel rbf degree 3,gamma auto coef0 0.0,shrinking true,probability false,tol 0.001,cache size 200,class weight none,verbose false,max i...
XmlNode與XmlElement的區別總結
今天在做c 操作xml文件的過程中，發現了兩個類 xmlnode和xmlelement。這兩個類的功能極其類似 因為我們一般都是在對element節點進行操作 上網蒐羅了半天,現在總結如下 1 通過繼承關係xmlelement繼承自xmllinkednode又繼承自xmlnode類，由此可知xmle...