支持向量回归在线学习
我正在用支持向量回归预测股票价格。我已经训练了一些价值，但当我预测的价值，每次我都必须训练的基础上（在线学习）。因此，我已经传递了这些值，以便在预测后在循环中进行训练。
inside loop
//prediction
clf.fit(testx[i],testy[i])
那么，当我每次调用fit函数时，svr训练是如何基于一个输入在内部工作的呢？
共有1个答案
clf.fit不是增量的。除了新实例之外，您还必须通过所有先前的训练点来重新训练一个从新数据点中受益的新模型。
这是sklearn.svm.svr类内部使用的libsvm库实现的SMO算法的一个限制。
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支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题。与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。
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问题内容： 我目前正在设计文本文章的推荐系统（“有趣”或“不有趣”的二进制情况）。我的规范之一是它应该不断更新以适应不断变化的趋势。 据我所知，最好的方法是利用支持增量/在线学习的机器学习算法。 Perceptron和Winnow之类的算法支持在线学习，但是我对支持向量机并不完全确定。scikit-learn python库是否支持在线学习，如果支持，支持向量机是可以利用它的算法之一吗？ 我显然并
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支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一种监督学习算法。 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。 机(Machine)就是表示一种算法，而不是表示机器。 支持向量机 场景 要给左右两边的点进行分类 明显发现：选择D会比B、C分隔的效果要好很多。 支持向量机 原理 SVM 工作原理 对于上述的苹果和香蕉，我们想象为
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支持向量机（Support Vector Machine，SVM它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 直观来看，位于两类训练样本“正中间”的划分超平面效果最好，即中间最粗的那条。 一般使用支持向量机时还会使用核函数，这样支持向量机会成为实质上的非线性分类器。 基本概念 在样本空间中，划分超平面可以定义为
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1 介绍 线性支持向量机是一个用于大规模分类任务的标准方法。它的目标函数线性模型中的公式（1）。它的损失函数是合页（hinge）损失，如下所示 默认情况下，线性支持向量机训练时使用L2正则化。线性支持向量机输出一个SVM模型。给定一个新的数据点x，模型通过w^Tx的值预测，当这个值大于0时，输出为正，否则输出为负。 线性支持向量机并不需要核函数，要详细了解支持向量机，请参考文献【1】。
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我目前正在研究ODP文档的大规模分层文本分类。提供给我的数据集是libSVM格式的。我正在尝试运行python的Scikit的线性内核SVM-学习开发模型。下面是来自训练样本的样本数据： 下面是我用来构造线性SVM模型的代码 在运行clf.score（）时，我得到以下错误： 有人能告诉我这个代码或我拥有的数据到底有什么问题吗？提前感谢 以下是X_train、y_train、X_test和y_tes