机器学习实战-之SVM核函数与案例
在现实任务中，原始样本空间中可能不存在这样可以将样本正确分为两类的超平面，但是我们知道如果原始空间的维数是有限的，也就是说属性数是有限的，则一定存在一个高维特征空间能够将样本划分。 事实上，在做 ...
原文：机器学习实战之SVM原理与案例
定义：支持向量机SVM Support vector machine 是一种二值分类器方法,其基本是思想是：找到一个能够将两类分开的线性可分的直线 或者超平面 。实际上有许多条直线 或超平面 可以将两类目标分开来，我们要找的其实是这些直线 或超平面 中分割两类目标时，有最大距离的直线 或超平面 。我们称这样的直线或超平面为最佳线性分类器。如下图： 源码如下： 引入库 import matplotl ...
2017-12-02 17:23 0 1017 推荐指数：
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