参考：https://stackoverflow.com/questions/45384185/what-is-the-difference-between-linearsvc-and-svckernel-linear 1、LinearSVC使用的是平方hinge loss，SVC使用的是绝对值 ...

一、基础理解 Hard Margin SVM 和 Soft Margin SVM 都是解决线性分类问题，无论是线性可分的问题，还是线性不可分的问题； 和 kNN 算法一样，使用 SVM 算法前，要对数据做标准化处理； 原因：SVM 算法中设计到计算 Margin 距离 ...

机器学习分类实例——SVM 20180423-20180426学习笔记 25去首届数字中国会展参观了，没学习。（想偷懒）由于是最后一天，感觉展出的东西少了，因为24号闭幕了。。。但是可以去体验区。主要体验了VR，其他展出的东西要么没意思，要么看不懂，马云马化腾 ...

贝叶斯分类首先准备好数据材料 第一次获取20newsgroups时会花费数分钟时间来获取数据，通过获得target_names可以查看其中的类型。 为了进行分类，采用词袋模型的方法，即统计每 ...

1. sklearn简介 sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用 ...

Python机器学习笔记：SVM（4）——sklearn实现 　　对SVM的概念理清楚后，下面我们对其使用sk ...

转载：豆-Metcalf 1）SVM-LinearSVC.ipynb-线性分类SVM，iris数据集分类，正确率100% 2) SVM-LinearSVC-kaggle.ipynb-线性分类SVM，手写数字数据集分类，正确率85% 补充： ...

1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、SVM既可以解决分类问题，又可以解决回归问题，原理整体相似，不过也稍有不同。 在sklearn章调用 ...