机器学习支持向量机相关知识

支持向量机代码python

传统个人信用评估模型对客户预测的结果要么是“违约”，要么是“不违约”，但在现实生活中，未违约的人群中也存在违约可能，而违约人群中也有一定的概率选择不违约，鉴于此现象，银行会对情况相似且有相似违规率的客户进行信息等级划分，针对不同等级的客户实施不同的贷款政策。因此文中从实际情况出发，提出个人信用度，再将信用度转变成信用等级，进而以信用等级作为新的个人信用评估标准，不再仅仅输出“违约”，“不违约”作为评估标准。

SVM原理分析，讲解SVM当中的数学原理，支持向量机，嘿嘿。

基于支持向量机的故障诊断，代码中有一些注释，可以根据里面的注释修改，会测的最佳正确率，以及预测样本和测试样本的误差，真实可信

完整的引力搜索算法优化支持向量机GSA-SVM的matlab代码，可以直接运行，稍作修改就可以改为自己想要的程序，有详细的注释，简单易懂

INSE6180 使用3个研究论文的数据挖掘算法实现。 该项目使用所有上述算法对从IMDb数据库获得的数据进行ML分析。 这些算法（朴素贝叶斯算法，决策树算法和支持向量机）在不同的数据集上效果最佳，但为了使它们更公平，已使用了新的IMDb数据库。 首先，对数据进行清洗，预处理，修剪然后整合，以便为分类器提供可能的最佳有意义数据。 考虑到要进行分析，分类器从头开始用Python语言编写了脚本。 最后，在已开发的分类器中进行分析，并进行比较研究。 队友：Gursimran Singh –40080981 Ufuoma Ubor-40072909 Darshan Dhananjay –40079241 Ashmeet Singh -40070369 V. Subramaniyaswamy，MV Vaibhav，RV Prasad和R. Logesh，“使用多元回归和SVM预测电影票房成功

对于初学者支持向量机是一个不错的选择，里面有程序注释。

乳腺癌分类 使用支持向量机的乳腺癌诊断分类 客观的： 知识库是一项学习练习，旨在： 从可用数据集中应用机器学习的基本概念 根据观察到的数据集评估和解释我的结果并证明我的解释是正确的 创建笔记本作为计算记录并记录我的思考过程。 分析分为多个部分，保存在该存储库的juypter笔记本中识别问题和数据源探索性数据分析预处理数据构建模型以预测乳房细胞组织是恶性还是良性 达到的精度-97％

本代码根据传统Python2.7代码进行勘误，进行的修改。调用SVM识别人脸。