SVM（支撑向量机模型）是二（多）分类问题中经常使用的方法，思想比较简单，但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂。本文从应用的角度出发，使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题

通过机器学习中的逻辑回归算法实现多分类问题的求解，使用的是MATLAB进行编写

神经网络的诞生是人们想尝试设计出模仿大脑的算法（人脑是最好的学习机器）。假设：大脑做所有事情和不同的方法，不需要用上千个不同的程序去实现。相反，大脑处理的方法，只需要一个单一的学习算法就可以了。因为人体有同一块脑组织可以处理光、声或触觉信号，那么也许存在一种学习算法（而不是成千上万种算法），可以同时处理视觉、听觉和触觉。 神经网络模型建立在很多神经元之上，每一个神经元又是一个个学习模型。这些神经元（也叫激活单元，activation unit）采纳一些特征作为输出，并且根据本身的模型提供一个输出。

该数据集是用于机器学习中的多分类问题处理。该数据集一共包含4个特征变量，1个类别变量。共有150个样本，iris是鸢尾植物，这里存储了其萼片和花瓣的长 宽，共4个属性，鸢尾植物分三类。

【导读】我们知道，ApacheSpark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。本文通过使用SparkMachineLearningLibrary和PySpark来解决一个文本多分类问题，内容包括：数据提取、ModelPipeline、训练/测试数据集划分、模型训练和评价等，具体细节可以参考下面全文。ApacheSpark受到越来越多的关注，主要是因为它处理实时数据的能力。每天都有大量的数据需要被处理，如何实时地分析这些数据变得极其重要。另外，ApacheSpark可以再不采样的情况下快速处理大量的数据。许多工业界的专家提供了理由：whyyoushoulduseSparkfo

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用Sklearn中的decision_tree库函数处理多分类问题，里面含有决策树的算法具体内容。

基于深度学习的SVM分类源代码，值得拥有的原始代码加学习文档，不能错过的学习机会。svm初学者的福音，错过不会再有

包含数据线性可分与数据线性不可分数据，与Logistic回归比较及SVM应用于多分类问题等！包含生成数据集与真实数据集、数据集分为线性可分与线性不可分数据、二维及多维数据均适用！！！

模式分类技术、模式识别多分类问题求解方法。求解多分类的方法。机器学习资料