提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径

1. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径

SVM既可以用来分类，就是SVC；又可以用来预测，或者成为回归，就是SVR。sklearn中的svm模块中也集成了SVR类。     我们也使用一个小例子说明SVR怎么用。 X = [[0, 0], [1, 1]] y = [0.5, 1.5] clf = svm.SVR() clf.fit(X, y) result = clf.predict([2, 2]) print result

2. 用sklearn里的svm时调优主要调整哪几个参数

主要是调kernel，C 和gamma

3. sklearn.svm在建立好模型后怎么使用

from sklearn import externals
externals.joblib.dump(clf,'文件名')  ＃clf是fit好的模型，文件名是保存在本地的文件
clf＝externals.joblib.load(‘文件名’)  ＃这样就又把本地的模型载入，可以使用了

4. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径

在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。

5. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径

在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。

6. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径

在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。

7. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径

在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类、以及回归分析。

8. 提升sklearn 上 SVM classifier 的运行速度有什么好途径

选简单的 kernel 函数；用 libsvm 的实现