支持向量机用malt lab做好，还是R语言还是python好？

Python017

支持向量机用malt lab做好，还是R语言还是python好？,第1张

支持向量机(SVM)是一种广泛使用的机器学习算法，可以在多种编程语言中实现。在您选择使用哪种编程语言实现SVM时，应考虑几个因素：

对您的背景和技能的要求：如果您熟悉R语言或Python，那么使用这些语言实现SVM可能会更轻松。

工具的可用性和功能：使用Maltlab或其他工具可能会更方便，因为它们已经为SVM实现了一些常用功能。但是，如果您希望实现更高级的SVM功能，则可能需要使用编程语言来实现。

可扩展性：如果您希望将SVM用于更复杂的机器学习任务，则可能需要使用编程语言来实现，以便更好地控制算法的行为。

总的来说，如果您熟悉R语言或Python，并希望能够更好地控制SVM的行为，则可能需要使用这些语言来实现SVM。如果您只是希望快速实现SVM，则可能更喜欢使用Maltlab或其他工具。

特别的，对于优化SVM，您可能需要使用编程语言来实现，以便能够更好地调配参数并调整算法的行为。对于优化SVM，您可能需要考虑以下方面：

核函数的选择：SVM使用核函数将数据映射到高维空间，以便将其线性分类。因此，选择合适的核函数可能会对SVM的性能产生重大影响。

惩罚参数的调整：SVM使用惩罚参数来控制模型的复杂度。调整惩罚参数可能会影响SVM的性能。

样本权重的调整：SVM可以通过调整样本权重来调整对某些样本的偏好。调整样本权重可能会影响SVM的性能。

总的来说，优化SVM需要考虑多种因素，因此使用编程语言来实现SVM可能会更方便。

我也遇到过很多次这个问题，尤其是再用到tune.svm的时候，这是由这个函数内部决定的。我的建议有两点：

减少tuning parameter的数量或者说范围

用Python sklearn去tune 如果非得需要用R 就python tune的差不多带回到R里直接用

希望对你有帮助！

r语言svm怎样用交叉验证找到最优值

1.1 C语言的发展过程

C语言是在 70 年代初问世的。一九七八年由美国电话电报公司(AT&T)贝尔实验室正式发表了C语言。同时由B.W.Kernighan和D.M.Ritchit合著了著名的“THE C PROGRAMMING LANGUAGE”一书。通常简称为《K&R》，也有人称之为《K&R》标准。但是，在《K&R》中并没有定义一个完整的标准C 语言，后来由美国国家标准协会（American National Standards Institute）在此基础上制定了一个C 语言标准，于一九八三年发表。通常称之为ANSI C。

1.2 当代最优秀的程序设计语言

早期的C 语言主要是用于UNIX系统。由于C语言的强大功能和各方面的优点逐渐为人们认识，到了八十年代，C开始进入其它操作系统，并很快在各类大、中、小和微型计算机上得到了广泛的使用，成为当代最优秀的程序设计语言之一。

1.3 C语言版本

目前最流行的C语言有以下几种：

?Microsoft C 或称 MS C

?Borland Turbo C 或称 Turbo C

?AT&T C

这些C语言版本不仅实现了ANSI C标准，而且在此基础上各自作了一些扩充，使之更加方便、完美。