svmpython实现
Ⅰ 关于python sklearn 中SVM分类的问题
改成result=clf.predict([[2,2]])
Ⅱ python svm 怎么训练模型
支持向量机SVM(Support Vector Machine)是有监督的分类预测模型，本篇文章使用机器学习库scikit-learn中的手写数字数据集介绍使用Python对SVM模型进行训练并对手写数字进行识别的过程。
准备工作
手写数字识别的原理是将数字的图片分割为8X8的灰度值矩阵，将这64个灰度值作为每个数字的训练集对模型进行训练。手写数字所对应的真实数字作为分类结果。在机器学习sklearn库中已经包含了不同数字的8X8灰度值矩阵，因此我们首先导入sklearn库自带的datasets数据集。然后是交叉验证库，SVM分类算法库，绘制图表库等。
12345678910#导入自带数据集from sklearn import datasets#导入交叉验证库from sklearn import cross_validation#导入SVM分类算法库from sklearn import svm#导入图表库import matplotlib.pyplot as plt#生成预测结果准确率的混淆矩阵from sklearn import metrics读取并查看数字矩阵
从sklearn库自带的datasets数据集中读取数字的8X8矩阵信息并赋值给digits。
12#读取自带数据集并赋值给digitsdigits = datasets.load_digits()查看其中的数字9可以发现，手写的数字9以64个灰度值保存。从下面的8×8矩阵中很难看出这是数字9。
12#查看数据集中数字9的矩阵digits.data[9]以灰度值的方式输出手写数字9的图像，可以看出个大概轮廓。这就是经过切割并以灰度保存的手写数字9。它所对应的64个灰度值就是模型的训练集，而真实的数字9是目标分类。我们的模型所要做的就是在已知64个灰度值与每个数字对应关系的情况下，通过对模型进行训练来对新的手写数字对应的真实数字进行分类。
1234#绘制图表查看数据集中数字9的图像plt.imshow(digits.images[9], cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest')plt.title('digits.target[9]')plt.show()
从混淆矩阵中可以看到，大部分的数字SVM的分类和预测都是正确的，但也有个别的数字分类错误，例如真实的数字2，SVM模型有一次错误的分类为1，还有一次错误分类为7。
Ⅲ 怎样用python实现SVM分类器，用于情感分析的二分类
用的什么库做SVM呢?如果这个库支持多分类SVM的话就很容易改成识别-的--
Ⅳ 如何用Python实现支持向量机
看这个文章
blog.csdn.net/zouxy09/article/details/17292011
机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现
Ⅳ 请问python中如何把SVM分类输出转化为后验概率想试试SVM+sigmoid，求代码
因为要用libsvm自带的脚本grid.py和easy.py,需要去官网下载绘图工具gnuplot,解压到c盘.进入c:\libsvm\tools目录下，用文本编辑器（记事本，edit都可以）修改grid.py和easy.py两个文件，找到其中关于gnuplot路径的那项，根据实际路径进行修改，并保存
python与libsvm的连接（参考SVM学习笔记（2）LIBSVM在python下的使用）
1.打开IDLE(pythonGUI)，输入>>>importsys>>>sys.version
2.如果你的python是32位，将出现如下字符：
(default,Apr102012,23:31:26)[MSCv.150032bit(Intel)]’
这个时候LIBSVM的python接口设置将非常简单。在libsvm-3.16文件夹下的windows文件夹中找到动态链接库libsvm.dll，将其添加到系统目录，如`C:\WINDOWS\system32\’，即可在python中使用libsvm
Ⅵ 怎样用python实现SVM分类器，用于情感分析的二分类
这句话应该不是说你feature太多了，而是说for循环中，使用了两个变量去unpack featuresets太多了。所以应该是你的数据结构有问题，featuresets可能不是适合两个变量来解包的数据结构，或者中文编码有问题。
Ⅶ 如何用Python语言用svm来识别手写数字，关键是0-9都可以识别，现在网上都是识别1和9的，求
那题主现在已经很好的掌握了二分类问题(比如区分1和9)了吧。
用的什么库做SVM呢？如果这个库支持多分类SVM的话就很容易改成识别0-9的。
Ⅷ python怎么实现opencv3 svm训练模型保存和加载
在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上测试，下面介绍的是python中训练模型的保存和再使用。
scikit-learn已经有了模型持久化的操作，导入joblib即可
from sklearn.externals import joblib
模型保存
>>> os.chdir("workspace/model_save")>>> from sklearn import svm>>> X = [[0, 0], [1, 1]]>>> y = [0, 1]>>> clf = svm.SVC()>>> clf.fit(X, y) >>> clf.fit(train_X,train_y)>>> joblib.mp(clf, "train_model.m")
通过joblib的mp可以将模型保存到本地，clf是训练的分类器
模型从本地调回
>>> clf = joblib.load("train_model.m")
通过joblib的load方法，加载保存的模型。
然后就可以在测试集上测试了
clf.predit(test_X，test_y)
Ⅸ svm 分类面 怎么画出 python
那题主现在已经很好的掌握了二分类问题(比如区分1和9)了吧。 用的什么库做SVM呢？如果这个库支持多分类SVM的话就很容易改成识别0-9的。