1、python代码 2、有数据集，直接运行

基于Python和sklearn机器学习库实现的支持向量机算法使用的实战案例。 使用jupyter notebook环境开发。 支持向量机：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） [1-3] 。 SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 [2] 。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

采用了matlab中的fictsvm训练函数，predict预测。

基于麻雀算法的SVM分类，SSA-SVM 分类问题 智能优化算法、改进分类器SVM

麻雀算法为2020年的新算法，这里用麻雀算法（SSA）优化支持向量机，并以滚动轴承故障诊断为例子，代码注释较全，适合新手，可以跑出来，本人亲自测试过，绝对可以。

老虎机 简单的老虎机算法。 这是 PHP 老虎机算法的简单技术演示。 安装 Laravel Image 作为 Composer 包分发。 所以你首先必须将包添加到你的composer.json文件中： { "require": { "unglud/slot-machine": "@dev" } } 用法 首先，您需要创建 Payout 并对其进行测试 $ slot = new SlotMachine ([ 1000 , 500 , 300 , 200 , 150 , 100 , 60 , 50 , 40 , 1 ]); $ slot -> spin (); /* array:3 [ 0 => "j" 1 => "i" 2 => "d" ] */ 您可以测试您的支付并查看概率结果您将看到类似这样的内容 dd($slot->testPay

Glove词向量，内有分别有50、100、200、300维

1、python程序 2、有数据集 3、迭代数据快

实验报告——SVM手写数字识别实现

一个SVM寻找最佳参数的代码，配合libsvm直接使用即可。使用教程见https://blog.csdn.net/qq_36667170/article/details/124574879