ML之SVM:利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能

简介: ML之SVM:利用SVM算法对手写数字图片识别数据集(PCA降维处理)进行预测并评估模型(两种算法)性能

输出结果

image.png

image.png

设计思路

image.png


核心代码

相关文章
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告
Python用逻辑回归、决策树、SVM、XGBoost 算法机器学习预测用户信贷行为数据分析报告
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索机器学习中的支持向量机(SVM)算法
【5月更文挑战第6天】在数据科学和人工智能的广阔天地中,支持向量机(SVM)以其强大的分类能力与理论深度成为机器学习领域中的一个闪亮的星。本文将深入探讨SVM的核心原理、关键特性以及实际应用案例,为读者提供一个清晰的视角来理解这一高级算法,并展示如何利用SVM解决实际问题。
29 7
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【视频】支持向量机算法原理和Python用户流失数据挖掘SVM实例(下)
【视频】支持向量机算法原理和Python用户流失数据挖掘SVM实例(下)
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
【视频】支持向量机算法原理和Python用户流失数据挖掘SVM实例(上)
【视频】支持向量机算法原理和Python用户流失数据挖掘SVM实例
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索机器学习中的支持向量机(SVM)算法
【4月更文挑战第28天】 在数据科学和人工智能的世界中,支持向量机(SVM)以其强大的分类能力而著称。本文将深入探讨SVM的数学原理、关键概念以及实际应用案例。我们将通过直观的解释和示例来揭示SVM如何找到最优决策边界,以及如何通过核技巧处理非线性可分问题。此外,我们还将讨论SVM在现实世界问题中的效能及其局限性。
|
18天前
|
算法 数据可视化 数据挖掘
Barnes-Hut t-SNE:大规模数据的高效降维算法
Barnes-Hut t-SNE是一种针对大规模数据集的高效降维算法,它是t-SNE的变体,用于高维数据可视化。t-SNE通过保持概率分布相似性将数据从高维降至2D或3D。Barnes-Hut算法采用天体物理中的方法,将时间复杂度从O(N²)降低到O(NlogN),通过构建空间索引树和近似远距离交互来加速计算。在scikit-learn中可用,代码示例展示了如何使用该算法进行聚类可视化,成功分离出不同簇并获得高轮廓分数,证明其在大數據集上的有效性。
20 1
|
22天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索机器学习中的支持向量机(SVM)算法
【4月更文挑战第19天】在数据科学和人工智能的广阔天地中,支持向量机(SVM)以其卓越的分类能力成为机器学习领域的重要算法之一。本文旨在剖析SVM的核心原理,探讨其高级应用技巧,并通过实例演示如何在复杂数据集中实现高效准确的分类。我们将深入理解SVM背后的数学机制,包括核技巧与对偶问题的概念,以及如何通过调整参数优化模型性能。文章最后将讨论SVM在现实世界问题中的实际应用案例,为读者提供即学即用的知识。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
人工智能算法-SVM, KNN
人工智能算法-SVM, KNN
16 0
|
2月前
|
XML 机器学习/深度学习 算法
目标检测算法训练数据准备——Penn-Fudan数据集预处理实例说明(附代码)
目标检测算法训练数据准备——Penn-Fudan数据集预处理实例说明(附代码)
43 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
Python基础算法解析:支持向量机(SVM)
Python基础算法解析:支持向量机(SVM)
74 0
Python基础算法解析:支持向量机(SVM)