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：Python机器学习（十二）支持向量机算法
. 解决什么问题 最基本的应用是数据分类，特别是对于非线性不可分数据集。支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类，对于非线性不可分数据集的也可以分类 我认为这才是支持向量机的真正魅力所在，因为现实场景中，样本数据往往是非线性不可分的 。 现实场景一 ：样本数据大部分是线性可分的，但是只是在样本中含有少量噪声或特异点，去掉这些噪声或特异点后线性可分 gt 用支持向量机的软间隔方法进行分类 现实场 ...
2020-06-17 18:13 0 527 推荐指数：
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