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 ...
原文：以預測股票漲跌案例入門基於SVM的機器學習
SVM是Support Vector Machine的縮寫，中文叫支持向量機，通過它可以對樣本數據進行分類。以股票為例，SVM能根據若干特征樣本數據，把待預測的目標結果划分成 漲 和 跌 兩種，從而實現預測股票漲跌的效果。 通過簡單案例了解SVM的分類作用 在Sklearn庫里，封裝了SVM分類的相關方法，也就是說，我們無需了解其中復雜的算法，即可用它實現基於SVM的分類。通過如下SimpleS ...
2019-08-15 09:09 4 3091 推薦指數：
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