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 ...
原文：以预测股票涨跌案例入门基于SVM的机器学习
SVM是Support Vector Machine的缩写，中文叫支持向量机，通过它可以对样本数据进行分类。以股票为例，SVM能根据若干特征样本数据，把待预测的目标结果划分成 涨 和 跌 两种，从而实现预测股票涨跌的效果。 通过简单案例了解SVM的分类作用 在Sklearn库里，封装了SVM分类的相关方法，也就是说，我们无需了解其中复杂的算法，即可用它实现基于SVM的分类。通过如下SimpleS ...
2019-08-15 09:09 4 3091 推荐指数：
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