sklearn.svm.SVC參數說明
摘自：https://blog.csdn.net/szlcw1/article/details/52336824 本身這個函數也是基於libsvm實現的，所以在參數設置上有很多相似的地方。（PS: libsvm中的二次規划問題的解決算法是SMO）。sklearn.svm ...
原文：SVM簡介及sklearn參數
.SVM簡介 SVM方法建立在統計學VC維和結構風險最小化原則上，既可以用於分類 二 多分類 也可用於回歸和異常值檢測。SVM具有良好的魯棒性，對未知數據擁有很強的泛化能力，特別是在數據量較少的情況下，相較其他傳統機器學習算法具有更優的性能。 使用SVM作為模型時，通常采用如下流程： 對樣本數據進行歸一化 應用核函數對樣本進行映射 最常采用和核函數是RBF和Linear，在樣本線性可分時，Lin ...
2018-09-10 19:08 0 13998 推薦指數：
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