鸢尾花数据集分析与线性分类。数据统计特性分析。Logistic回归和SVM方法，分类可视化

自己学习ＳＶＭ支持向量机的学习笔记，对我自己用处比较大，对你们不知道大不大

运行环境：win10 64位 py 3.6 pycharm 2018.1.1 导入对应的包和数据 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets,linear_model,cross_validation,svm def load_data_regression(): diabetes = datasets.load_diabetes() return cross_validation.train_test_split(diabetes,diabetes.target,te

本代码用于二维数据不能采用简单线性划分去做划分的情况，采用python，支持向量机方式实现，对数据进行二分类，并自动绘制出三维立体图像。内含数据集txt格式，可直接运行。

A-stock-prediction-algorithm-based-on-machine-learning （陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等 强烈推荐大家去看看sklearn库的文档，地址：[ ] 2021-2-6 出现紧急问题，重新发布 12-3 股票消息面分析 给出一个基于nlp情感分析的消息面分析算法。从新浪财经上获取新闻个股预测情况，使用jieba进行切词和使用snownlp进行情感分析，进行回测。 11-27 修正机器学习算法/DecisionTree.py RandomForest.py 上面的逻辑错误。 11-25 visualization/mlpredict-line.py echarts+tushar

主要介绍了Python实现基于SVM的分类器的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

主要介绍了Python SVM(支持向量机)实现方法,结合完整实例形式分析了基于Python实现向量机SVM算法的具体步骤与相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下

基于Python语言实现的支持向量机，用于机器学习分类问题研究

python写的手写数字识别，分别使用sklearn的SVM方法和非库函数版的Knn

代码配套教程：https://blog.csdn.net/weixin_41738030/article/details/100130638， 提供给有需要的朋友，主要是用Python SVM 手写数字识别，这是Jupyter Notebook格式,需要读者自行安装Jupyter Notebook进行upload文件直接运行。