機器學習實戰-之SVM核函數與案例
在現實任務中，原始樣本空間中可能不存在這樣可以將樣本正確分為兩類的超平面，但是我們知道如果原始空間的維數是有限的，也就是說屬性數是有限的，則一定存在一個高維特征空間能夠將樣本划分。 事實上，在做 ...
原文：機器學習實戰之SVM原理與案例
定義：支持向量機SVM Support vector machine 是一種二值分類器方法,其基本是思想是：找到一個能夠將兩類分開的線性可分的直線 或者超平面 。實際上有許多條直線 或超平面 可以將兩類目標分開來，我們要找的其實是這些直線 或超平面 中分割兩類目標時，有最大距離的直線 或超平面 。我們稱這樣的直線或超平面為最佳線性分類器。如下圖： 源碼如下： 引入庫 import matplotl ...
2017-12-02 17:23 0 1017 推薦指數：
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