sklearn自学指南(part23)--核函数

92 阅读 0 评论 61 点赞

我是靠谱客的博主野性中心，最近开发中收集的这篇文章主要介绍sklearn自学指南(part23)--核函数，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

学习笔记，仅供参考，有错必纠

支持向量机

对于SVC、SVR、NuSVC和NuSVR，如果传递给某些方法的数据不是C顺序连续和双精度的，则在调用底层C实现之前将其复制。可以通过检查给定的numpy数组的flags属性来检查它是否是C连续的。

对于LinearSVC（和LogisticRegression），作为numpy数组传递的任何输入都将被复制并转换为liblinear内部稀疏数据表示（双精度浮点和非零分量的int32索引）。如果您想在不复制密集的numpy C-连续双精度数组作为输入的情况下拟合大规模线性分类器，我们建议改用

以上就是野性中心为你收集整理的sklearn自学指南(part23)--核函数的全部内容，希望文章能够帮你解决sklearn自学指南(part23)--核函数所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。