SVM con kernel
Classificatori lineari in Python
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
Trasformare le tue feature
Trasformare le tue feature
Trasformare le tue feature
$\textrm{transformed feature} =$
$ (\textrm{original feature})^2$
Trasformare le tue feature
$\textrm{transformed feature} =$
$ (\textrm{original feature})^2$
Trasformare le tue feature
$\textrm{transformed feature} =$
$ (\textrm{original feature})^2$
SVM con kernel
from sklearn.svm import SVC
svm = SVC(gamma=1) # default is kernel="rbf"
SVM con kernel
from sklearn.svm import SVC
svm = SVC(gamma=0.01) # default is kernel="rbf"
gammapiù piccolo produce confini più lisci
SVM con kernel
from sklearn.svm import SVC
svm = SVC(gamma=2) # default is kernel="rbf"
gammapiù grande produce confini più complessi
