灰狼优化算法GWO是一种基于自然界中的灰狼群体行为而设计的一种优化算法。本文着重介绍了如何利用GWO方法优化SVM支持向量机中的惩罚参数c和核函数参数g。同时，提供了实例案例以帮助读者更好地理解和上手。通过简单替换数据即可进行参数调优，该方法适用于解决分类问题，并且仅限于windows系统。
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class SMO(object): def __init__(self, C = 100, toler = 0.001, maxIter = 10000): self.C = C se
svm支持向量机python代码
Guide of SVM 支持向量机指南,介绍SVM原理和SVM库应用的方法
想了解支持向量机的朋友可以用,尤其适合入门新手
SVM(支持向量机)入门
详细的介绍了SVM分类算法，从数学推导过程到代买实现，文档内容均来自csdn博客整理
详解讲解SVM，从简单是直观理解，到函数间隔，几何间隔，以及推到优化。
SVM源程序： 支持向量机，因其英文名为support vector machine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是
灰狼算法是一种智能优化算法，它模仿了灰狼群体的行为，通过模拟灰狼的游戏和社会行为来解决优化问题。该算法具有很高的搜索效率和全局寻优能力，在多个领域中得到了广泛应用。它的原理是基于狼群中Alpha狼、B
在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征: (1)SVM可以
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