Python機器學習（三十二）Sklearn 支持向量機
前面章節嘗試了K均值聚類模型，准確率並不高。接下來我們嘗試一種新方法：支持向量機(SVM)。 支持向量機 支持向量機(support vector machine/SVM)，通俗來講，它是一種二類分類模型，其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器，其學習策略便是間隔最大化，最終 ...
原文：機器學習之支持向量機原理和sklearn實踐
. 場景描述 問題:如何對對下圖的線性可分數據集和線性不可分數據集進行分類 思路: 對線性可分數據集找到最優分割超平面 將線性不可分數據集通過某種方法轉換為線性可分數據集 下面將帶着這兩個問題對支持向量機相關問題進行總結 . 如何找到最優分割超平面 一般地，當訓練數據集線性可分時，存在無窮個分離超平面可將兩類數據正確分開，比如感知機求得的分離超平面就有無窮多個，為了求得唯一的最優分離超平面，就需 ...
2019-06-30 07:50 0 933 推薦指數：
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