核函數怎麼用python畫出

在Python中，核函數常用於呆板進修中，特別是在支撐向量機（SVM）中，用於將數據映射到更高維空間。本文將扼要介紹如何在Python中利用核函數來繪製二維圖形。 總結來說，核函數的利用可能讓非線性的數據在更高維空間中被線性分割。在Python中，我們平日利用Scikit-learn庫來實現這一功能。 具體步調如下：

1. 導入所需的庫。這裡我們須要numpy用於數值打算，matplotlib用於畫圖，以及scikit-learn中的svm模塊。
2. 生成或導入數據。為了演示，我們可能生成一些非線性可分的數據點。
3. 創建一個SVM實例，並指定核函數。比方，我們可能利用徑向基（RBF）核函數。
4. 練習SVM模型，並將數據映射到高維空間。
5. 利用matplotlib繪製決定界限跟數據的散點圖。 以下是具體的代碼實現：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm

// 生成數據
x = np.random.rand(200, 2)
y = np.logical_xor(x[:, 0] > 0.5, x[:, 1] > 0.5)

// 創建SVM實例，並利用RBF核函數
clf = svm.SVC(kernel='rbf').fit(x, y)

// 繪製決定界限
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0, 1, 50), np.linspace(0, 1, 50))
z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]).reshape(xx.shape)

// 畫圖
plt.contour(xx, yy, z, colors='k', levels=[0, 0.5, 1], alpha=0.5)
plt.scatter(x[:, 0], x[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired, edgecolors='k')
plt.show()

經由過程上述步調，我們可能直不雅地看到核函數是怎樣幫助SVM在二維空間中找到非線性決定界限的。 最後，總結一下，核函數在Python中的利用，讓我們可能愈加機動地處理非線性數據，並在呆板進修中獲得更好的後果。