Pythonではじめる機械学習 カーネル法を用いたサポートベクタマシン(p90~102) - Qiita

はじめに "Pythonではじめる機械学習"の決定木のアンサンブル法(p82~90)の学習記録です。 ・分からなかったコードやドキュメント ・自分にとって理解するのに時間がかかった内容 ・用語の定義 に関する説明を主に記述しています。 参考書を読んでいて容易に理解できたことは記述していません。 2.3.7 カーネル法を用いたサポートベクタマシン 2.3.7.1 線形モデルと非線形特徴量 低次元における線形モデルは非常に制約が強いので、線形モデルを柔軟にするために特徴量を加える。 #In[76] 2番目の特徴量の2乗を追加。 #np.hstackで横方向に配列を連結する(feature0, feature1)が(feature0, feature1, feature1 ** 2)となる X_new = np.hstack([X, X[:, 1:] ** 2]) # 3Dで可視化する from