Python中怎樣編寫混合核函數(shù)?

這個(gè)和用不用python沒啥關(guān)系，是數(shù)據(jù)來源的問題。 調(diào)用淘寶API，使用 api相關(guān)接口獲得你想要的內(nèi)容，我 記得api中有相關(guān)的接口，你可以看一下接口的說明。 用python做爬蟲來進(jìn)行頁面數(shù)據(jù)的獲齲。

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python svm怎么選擇核函數(shù)

Python寫程序原則是所有進(jìn)來的字符串(讀文件，爬網(wǎng)頁)，一進(jìn)來就decode，處理完之后在要輸出的地方在encode。題主讀入(read)和輸出(print)在一行里，要在win下面想不出錯(cuò)就這么寫 print response.decode('utf-8').encode('gbk')

2020-05-22 第十三章 支持向量機(jī)模型(python)

SVM 是 Support Vector Machine 的簡稱，它的中文名為支持向量機(jī)，屬于一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可用于離散因變量的分類和連續(xù)因變量的預(yù)測。通常情況下，該算法相對于其他單一的分類算法（如 Logistic 回歸、決策樹、樸素貝葉斯、 KNN 等）會(huì)有更好的預(yù)測準(zhǔn)確率，主要是因?yàn)樗梢詫⒌途S線性不可分的空間轉(zhuǎn)換為高維的線性可分空間。

“分割帶”代表了模型劃分樣本點(diǎn)的能力或可信度，“分割帶”越寬，說明模型能夠?qū)颖军c(diǎn)劃分得越清晰，進(jìn)而保證模型泛化能力越強(qiáng)，分類的可信度越高；反之，“分割帶”越窄，說明模型的準(zhǔn)確率越容易受到異常點(diǎn)的影響，進(jìn)而理解為模型的預(yù)測能力越弱，分類的可信度越低。

線性可分的 所對應(yīng)的函數(shù)間隔滿足 的條件，故 就等于 。所以，可以將目標(biāo)函數(shù) 等價(jià)為如下的表達(dá)式：

假設(shè)存在一個(gè)需要最小化的目標(biāo)函數(shù) ，并且該目標(biāo)函數(shù)同時(shí)受到 的約束。如需得到最優(yōu)化的解，則需要利用拉格朗日對偶性將原始的最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為對偶問題，即：

分割面的求解

分割面的表達(dá)式

對于非線性SVM模型而言，需要經(jīng)過兩個(gè)步驟，一個(gè)是將原始空間中的樣本點(diǎn)映射到高維的新空間中，另一個(gè)是在新空間中尋找一個(gè)用于識別各類別樣本點(diǎn)線性“超平面”。

假設(shè)原始空間中的樣本點(diǎn)為 ，將樣本通過某種轉(zhuǎn)換 映射到高維空間中，則非線性SVM模型的目標(biāo)函數(shù)可以表示為：

其中，內(nèi)積 可以利用核函數(shù)替換，即 。對于上式而言，同樣需要計(jì)算最優(yōu)的拉格朗日乘積 ，進(jìn)而可以得到線性“超平面” 與 的值：

假設(shè)原始空間中的兩個(gè)樣本點(diǎn)為 ，在其擴(kuò)展到高維空間后，它們的內(nèi)積 如果等于樣本點(diǎn) 在原始空間中某個(gè)函數(shù)的輸出，那么該函數(shù)就稱為核函數(shù)。

線性核函數(shù)的表達(dá)式為 ，故對應(yīng)的分割“超平面”為：

多項(xiàng)式核函數(shù)的表達(dá)式為 ，故對應(yīng)的分割“超平面”為：

高斯核函數(shù)的表達(dá)式為 ，故對應(yīng)的分割“超平面”為：

Sigmoid 核函數(shù)的表達(dá)式為 ，故對應(yīng)的分割“超平面”為：

在實(shí)際應(yīng)用中， SVM 模型對核函數(shù)的選擇是非常敏感的，所以需要通過先驗(yàn)的領(lǐng)域知識或者交叉驗(yàn)證的方法選出合理的核函數(shù)。大多數(shù)情況下，選擇高斯核函數(shù)是一種相對偷懶而有效的方法，因?yàn)楦咚购耸且环N指數(shù)函數(shù)，它的泰勒展開式可以是無窮維的，即相當(dāng)于把原始樣本點(diǎn)映射到高維空間中。

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python的seaborn.kdeplot有什么用

kde(kernel density estimation)是核密度估計(jì)。核的作用是根據(jù)離散采樣，估計(jì)連續(xù)密度分布。

如果原始采樣是《陰陽師》里的式神，那么kernel（核函數(shù)）就相當(dāng)于御魂。

假設(shè)現(xiàn)在有一系列離散變量X = [4, 5, 5, 6, 12, 14, 15, 15, 16, 17],可見5和15的概率密度應(yīng)該要高一些，但具體有多高呢？有沒有三四層樓那么高，有沒有華萊士高？如果要估計(jì)的是沒有出現(xiàn)過的3呢？這就要自己判斷了。

核函數(shù)就是給空間的每個(gè)離散點(diǎn)都套上一個(gè)連續(xù)分布。最簡單的核函數(shù)是Parzen窗，類似一個(gè)方波：

這時(shí)候單個(gè)離散點(diǎn)就可以變成區(qū)間，空間或者高維空間下的超立方，實(shí)質(zhì)上是進(jìn)行了升維。

設(shè)h=4，則3的概率密度為：

(只有4對應(yīng)的核函數(shù)為1，其他皆為0)

kernel是非負(fù)實(shí)值對稱可積函數(shù)，表示為K，且一本滿足：

這樣才能保證cdf仍為1。

實(shí)際上應(yīng)用最多的是高斯核函數(shù)(Gaussian Kernel)，也就是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。所謂核密度估計(jì)就是把所有離散點(diǎn)的核函數(shù)加起來，得到整體的概率密度分布。核密度估計(jì)在很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法中都有應(yīng)用，比如K近鄰、K平均等。

在支持向量機(jī)里，也有“核”的概念，同樣也是給數(shù)據(jù)升維，最常用的還是高斯核函數(shù)，也叫徑向基函數(shù)(Radial Basis Funtion)。

seaborn.kdeplot內(nèi)置了多種kerne，總有一款適合你。

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