数据分析入门系列教程-SVM实战
上一节我们了解了 SVM 的原理，今天就来带你进行 SVM 的实战。SVM 是有监督的学习模型，就是说我们需要先对数据打上标签，之后通过求解最大分类间隔来求解二分类问题，而对于多分类问题，可以组合多个 SVM 分类器来处理。sklearn 中的 SVM其实在工具 sklearn 中，已经封装了多种 SVM 模型，这里我们重点介绍下 SVC，该模型既可以训练线性可分的数据，也可以训练线性不可分数据....
数据分析入门系列教程-SVM实战
sklearn 中的SVM其实在工具 sklearn 中，已经封装了多种 SVM 模型，这里我们重点介绍下 SVC，该模型既可以训练线性可分的数据，也可以训练线性不可分数据。from sklearn.svm import SVC相关参数参数名含义C惩罚系数，默认为1.0。当 C 越大时，分类器的准确性越高，但是泛化能力越低。反之，泛化能力强，但是准确性会降低。kernel核函数类型，默认为 rb....
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