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SVM python代码实现 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。

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Jupyter笔记本提示和技巧 一些（希望）有用的提示和技巧，以实用的方式使用Jupyter Notebook。 无论如何，这并不是Jupyter笔记本电脑功能的详尽展示。 此外，您可以自己浏览这些笔记本，但我通常会示范使用它们并口头给出许多信息。 如果您有任何建议，编辑或更正，请提出一个问题或通过其他方式让我知道。 祝你好运！ 假设您使用的是Mac 安装Miniconda（如果尚未安装） cd ~ /Downloads wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh # go through the licensing and accept the defaults source ~ /.bashrc conda update conda 创建一个新的conda环境 以下命令是我设置conda配置和所用环境的方式。 将conda-forge添加到您的自动通道中，第二行完成该操作，以便您在执行诸如c

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