Python机器学习（三十二）Sklearn 支持向量机
前面章节尝试了K均值聚类模型，准确率并不高。接下来我们尝试一种新方法：支持向量机(SVM)。 支持向量机 支持向量机(support vector machine/SVM)，通俗来讲，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，其学习策略便是间隔最大化，最终 ...
原文：机器学习之支持向量机原理和sklearn实践
. 场景描述 问题:如何对对下图的线性可分数据集和线性不可分数据集进行分类 思路: 对线性可分数据集找到最优分割超平面 将线性不可分数据集通过某种方法转换为线性可分数据集 下面将带着这两个问题对支持向量机相关问题进行总结 . 如何找到最优分割超平面 一般地，当训练数据集线性可分时，存在无穷个分离超平面可将两类数据正确分开，比如感知机求得的分离超平面就有无穷多个，为了求得唯一的最优分离超平面，就需 ...
2019-06-30 07:50 0 933 推荐指数：
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