Python支持向量机SVM不同核函数实现

继神经网络方法之后,支持向量机成为机器学习领域中的有效方法,但是核函数的评价和选取问题一直存在。该文从结构风险出 发,通过经验风险和置信区间2个方面对核函数的性能进行量化,给出评价核函数性能的公式,指

能具体实现支持向量机分类、聚类，训练和测试，支持高斯分布的训练和测试

支持向量机通俗导论:理解SVM的三层境界从零构建支持向量机(SVM)

结合《统计学习方法》以及一些资料，写出自己对SVM算法的理解，并且用Python+Numpy实现了SMO算法

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

用于svm（支持向量机）分析软件工具，经常用于训练数据、预测未来发展趋势

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。

这是关于：支持向量机的基础内容-从零推导支持向量机(SVM)

svm入门经典教程，深入浅出，通俗易懂，学习支持向量机的必备！

Code for support vector machine (SVM)