如何使用sklearn中的SVM

1. 如何使用sklearn中的SVM

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. 如何使用sklearn中的SVM

在Python中，出现'nomodulenamedsklean'的原因是，没有正确安装sklean包。可以使用pip包管理器来安装包，pip包管理器会自动安装包所依赖的包而无需额外手动安装，因此十分方便。使用pip包管理器安装包的方法如下：在命令行中输入：pipinst

3. 如何使用sklearn进行数据挖掘

推荐书籍机器学习系统设计，讲sklearn的，例子都很简单

4. python怎么用sklearn包进行聚类

# -*- coding: utf-8 -*-from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.externals import joblibimport numpyfinal = open('c:/test/final.dat' , 'r')data = [line.strip().split('\t') for line in final]feature = [[float(x) for x in row[3:]] for row in data]#调用kmeans类clf = KMeans(n_clusters=9)s = clf.fit(feature)print s#9个中心print clf.cluster_centers_#每个样本所属的簇print clf.labels_#用来评估簇的个数是否合适，距离越小说明簇分的越好，选取临界点的簇个数print clf.inertia_#进行预测print clf.predict(feature)#保存模型joblib.dump(clf , 'c:/km.pkl')#载入保存的模型clf = joblib.load('c:/km.pkl')'''#用来评估簇的个数是否合适，距离越小说明簇分的越好，选取临界点的簇个数for i in range(5,30,1):    clf = KMeans(n_clusters=i)    s = clf.fit(feature)    print i , clf.inertia_'''

5. 怎么使用datasets里面的数据 sklearn

python的机器学习模块sklearn（Google公司开始投资，是大数据战略的一个步骤）可以用于模式识别，用在一般知识发现，例如户外参与人口的类型，sklearn包自己带了两个数据集，其中一个是鸢尾花数据库（iris，鸢尾花）
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_irises()  
#把鸢尾花数据集加载
data = iris.data  
#可以用dir(data)查看数据集的性质其中包括max最大，mean中值等等
data.shape             

#返回值：（150，4）表示150个观察值，4个特征设定萼片和花瓣的长宽；
pylab.imshow(digits.images[-1], cmap = pylab.cm_gray_r)

6. 为什么运行python时提示‘no module named sklearn’?

在Python中，出现'no module named sklean'的原因是，没有正确安装sklean包。可以使用pip包管理器来安装包，pip包管理器会自动安装包所依赖的包而无需额外手动安装，因此十分方便。使用pip包管理器安装包的方法如下：
在命令行中输入：pip install sklean
如果成功安装，会提示“Successfully installed sklean”。

扩展资料：下载Python注意事项：
在您开始之前，在你的计算机将需要Python，但您可能不需要下载它。首先检查(在命令行窗口输入python)有没有安装Python!如果你看到了一个Python解释器的响应，那么就能在她的显示窗口中得到一个版本号。通常较新的版本都可以做到Python的向后兼容。
如果您需要安装， 您不妨下载最近稳定的版本。 就是那个以没有被标记作为alpha或Beta发行的最高的版本。目前最稳定的版本是Python3.0以上。
如果你使用的操作系统是Windows：最稳定的Windows版本下载是"Python 2.5 for Windows"
如果你使用的是Mac，MacOS 10.2 (Jaguar), 10.3 (Panther) and 10.4 (Tiger)已经集成安装了Python，但是你大概需要安装最近通用的构架(build)。
对于Red Hat，安装python2和python2-devel包。
对于Debian，安装python2.5和python2.5-dev包。
参考资料：Python（计算机程序设计语言）_百度百科

7. 如何使用sklearn进行数据挖掘

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

8. 如何调用sklearn模块做交叉验证

1 首先需要安装Cython，网上下载后进行本地安装 python setup.py install 
2 下载Sklearn包，进行本地安装（使用pip或easy_install总是出错，如can not import murmurhash3_32，最终本地安装成功）
 3 安装后可用nosetests -v sklearn来进行测试