乳腺癌数据集 Python 预测模型 乳腺癌数据集二分类预测 机器学习 深度学习 网格搜索+logistic逻辑回归+神经网络+SVM支持向量机+KNN 条形图折线图可视化 预测效果较好，拟合较为准确。 jupyter notebook numpy pandas matplotlib sklearn 数据分析 数据挖掘

支持向量机仅将数据分为两类。 此函数通过为测试数据集中的每一行“搜索”正确的类来消除该限制。 这段代码是对Anand Mishra的代码的澄清和优化，可在此处找到： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/33170-multi-class-support-vector-machine 仅与 2 个以上的类一起使用，否则直接使用 svmtrain()。 用法示例： %% SVM 多类示例% SVM 本质上是一对一的分类。 % 这是一个如何使用% 一比一的方法。 训练集=[ 1 10;2 20;3 30;4 40;5 50;6 66;3 30;4.1 42]; 测试集=[3 34; 1 14; 2.2 25； 6.2 63]； GroupTrain=[1;1;2;2;3;3;2;2]; 结果 = multisvm(Tr

SVM是用来解决分类问题的，如果解决两个变量的分类问题，可以理解成用一条直线把点给分开，完成分类

libsvm3.1工具箱是一个简单、易用、高效的SVM软件。 分类和回归。它解决了C-SVM分类、nu-SVM 分类、一类支持向量机、epsilon支持向量机回归和nu支持向量机 回归。

利用遗传算法优化SVM的两个参数，得到高精度的SVM模型用于识别分类

PCA降维+利用svd降维+利用sklearn库svd降维

此代码是基于PCA的人脸识别系统，作者加入了GUI界面，使用matalib实现。实验效果明显。

仅提供svm模型代码模版，适合初学者,简单易懂

自己整理的PCA的数学原理。具备线代和概率基础的人应该能够很容易看懂。里面对于数学基础的讲解很是明白。

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