Python機器學習（十二）支持向量機算法
1. 解決什么問題？ 最基本的應用是數據分類，特別是對於非線性不可分數據集。支持向量機不僅能對非線性可分數據集進行分類，對於非線性不可分數據集的也可以分類 （我認為這才是支持向量機的真正魅力所在，因為現實場景中，樣本數據往往是非線性不可分的）。 現實場景一 ：樣本數據大部分是線性 ...
原文：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，最終可轉化為一個凸二次規划問題的求解。本系列教程聚焦於SciKit Learn 庫的使用介紹，關於支持向量機詳細原理， ...
2020-06-18 17:42 0 637 推薦指數：
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