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支持向量机（support vector machines, SVM）
SVM简介支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM
payititi-AI助手 12-06 16:12
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非线性SVM算法原理
对于输入空间中的非线性分类问题，可以通过非线性变换将它转化为某个维特征空间中的线性分类问题，在高维特征空间中学习线性支持向量机。由于在线性支持向量机学习的对偶问题里，目标函数和分类决策函数都只涉及实例
12-06 16:14
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机器学习--SVM算法实现
一. 使用sklearn中的数据集做案例%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstats#使用seaborn绘制默认值importseabornassns;sns.set()#随机来点数据fromsklearn.datasets.sampl
12-06 16:18
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