摘要： 一、核函数（Kernel Function） 1）格式 K(x, y)：表示样本 x 和 y，添加多项式特征得到新的样本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的样本经过计算得到的值； 在 SVM 类型的算法 SVC() 中，K(x, y) 返回点乘：x' . y' 得到的值； 2）多项式核函数 业 阅读全文

摘要： 一、基础理解 数据：线性数据、非线性数据； 线性数据：线性相关、非线性相关；（非线性相关的数据不一定是非线性数据） 1）SVM 解决非线性数据分类的方法 方法一： 多项式思维：扩充原本的数据，制造新的多项式特征；（对每一个样本添加多项式特征） 步骤： 方法一： 方法二： 使用scikit-learn 阅读全文

摘要： 一、基础理解 Hard Margin SVM 和 Soft Margin SVM 都是解决线性分类问题，无论是线性可分的问题，还是线性不可分的问题； 和 kNN 算法一样，使用 SVM 算法前，要对数据做标准化处理； 原因：SVM 算法中设计到计算 Margin 距离，如果数据点在不同的维度上的量纲 阅读全文