Python机器学习之SVM支持向量机

SVM.py,支持向量机的python代码实现

描述了STL框架下的svm算法的实现、算法的性能评估等方面

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通过对支持向量机的应用，解决两类经典问题：鸢尾花数据集分类及数字图像识别，并注释原理，帮助大家学习理解

SupportVectorMachine:作业:机器学习-支持向量机

SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。

支持向量机python代码，也用于二分类，对新手学习了解支持向量机很有帮助

SVM支持向量机第一个部分旨在使用可视化的方式让同学们理解SVM的工作原理SVM分割线SVM的支持向量.并且使用实例证明SVM的分割线只由支持向量唯一缺点与线性回归逻辑回归不一样SVM对异常数据具有较

关于svm分类器原理的介绍 数据分类是数据挖掘中的一个重要题目。数据分类是指在已有分类的训练数据的基础上,根据某种原理,经过训练形成一个分类器;然后使用分类器判断没有分类的数据的类别。

关于svm支持向量机算法的简洁描述,公式配图。同时分析了二维以及多维度的分类情况