（系列笔记）14.SVM和SVR_非线性svm svm.svr

直观认识SVM和SVR

1、SVM实例

整理一下，前面讲了线性可分 SVM、线性 SVM、非线性 SVM 和核函数，这次笔记就通过一些例子来直观理解一下，特征采用的是一维特征。

线性可分SVM

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.svm import SVC # "Support vector classifier"

    # 定义函数plot_svc_decision_function用于绘制分割超平面和其两侧的辅助超平面
    def plot_svc_decision_function(model, ax=None, plot_support=True):
        """Plot the decision function for a 2D SVC"""
        if ax is None:
            ax = plt.gca()
        xlim = ax.get_xlim()
        ylim = ax.get_ylim()

        # 创建网格用于评价模型
        x = np.linspace(xlim[0], xlim[1], 30)
        y = np.linspace(ylim[0], ylim[1], 30)
        Y, X = np.meshgrid(y, x)
        xy = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()]).T
        P = model.decision_function(xy).reshape(X.shape)

        #绘制超平面
        ax.contour(X, Y, P, colors='k',
                   levels=[-1, 0, 1], alpha=0.5,
                   linestyles=['--', '-', '--'])

        #标识出支持向量
        if plot_support:
            ax.scatter(model.support_vectors_[:, 0],
                       model.support_vectors_[:, 1],
                       s=300, linewidth=1,  edgecolors='blue', facecolors='none');
        ax.set_xlim(xlim)
        ax.set_ylim(ylim)


    # 用make_blobs生成样本数据
    from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
    X, y = make_blobs(n_samples=50, centers=2,           
                      random_state=0, cluster_std=0.60)

    # 将样本数据绘制在直角坐标中
    plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=50, cm
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