07 2019 档案

SVM核函数功能和选择——可视化 附源代码
摘要：1 # coding: utf-8 2 3 # In[3]: 4 5 6 import numpy as np 7 import matplotlib.pyplot as plt 8 from matplotlib.colors import ListedColormap 9 from sklearn import svm 10 from sklearn.dataset... 阅读全文
posted @ 2019-07-05 21:01 库妍 阅读(1935) 评论(0) 推荐(1) 编辑
乳腺癌数据集上SVM核函数功能和选择的研究报告
摘要：一、原理概述 支持向量机分类器，是在数据空间中找出一个超平面作为决策边界，利用这个决策边界来对数据进行分类，并使分类误差尽量小的模型。决策边界是比所在数据空间小一维的空间，在三维数据空间中就是一个平面，在二维数据空间中就是一条直线。以二维数据为例，图中的数据集有两个特征，标签有两类，一类为紫色，一类 阅读全文
posted @ 2019-07-04 13:40 库妍 阅读(1095) 评论(0) 推荐(1) 编辑