【Python数据科学手册】专题:支持向量机

初商 2019-08-04

天池大数据科研平台

支持向量机(support vector machine,SVM)是非常强大、灵活的有监督学习算法,既可用于分类,也可用于回归。在本节中,我们将介绍支持向量机的原理,并用它解决分类问题。首先还是导入需要用的程序库:

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

# use seaborn plotting defaults
import seaborn as sns; sns.set()

1、支持向量机的由来

我们首先对每个类进行了随机分布的假设,然后用生成的模型估计新数据点的标签。那是生成分类方法,这里将介绍判别分类方法:不再为每类数据建模,而是用一条分割线(二维空间中的直线或曲线)或者流形体

登录 后评论
下一篇
corcosa
16289人浏览
2019-10-08
相关推荐
AI学习路线
3802人浏览
2019-03-12 09:02:11
机器学习的入门“秘籍”
1821人浏览
2017-09-24 11:44:01
机器学习的入门“秘籍”
11076人浏览
2017-09-12 15:52:51
关于数据科学的那些事
6846人浏览
2017-10-01 22:37:57
0
1
0
284