本文介绍了python 支持向量机非线性回归SVR模型，废话不多说，具体如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_regression(): ''' 加载用于回归问题的数据集 ''' diabetes = datasets.load_diabetes() #使用 scikit-lear

澳大利亚预测明天是否会下雨，kaggle下载的原数据集，但在博客文章向量机专题04中在15w行的数据集中随机抽样5000个样本进行演示

针对非平衡数据分类问题,提出了一种改进的SVM-KNN分类算法,在此基础上设计了一种集成学习模型。该模型采用限数采样方法对多数类样本进行分割,将分割后的多数类子簇与少数类样本重新组合,利用改进的SVM-KNN分别训练,得到多个基本分类器,对各个基本分类器进行组合。采用该模型对UCI数据集进行实验,结果显示该模型对于非平衡数据分类有较好的效果。

基于SVM(支持向量机) 的人脸识别 matlab 代码

支持向量机SVM所使用的数据集，包括非线性数据集train_kernel.txt 及test_kernel.txt；train_linear.txt 及test_linearl.txt;train_multi.txt 及test_multil.txt。

对支持向量机进行了详细的介绍和分析，4份ppt从介绍到详细应用都有。

常见的主动学习方法分为三类，分别是基于membership的主动学习，基于流的主动学习和基于池的主动学习。本文针对基于池的主动学习方法研究，通过对无标记的数据进行价值评价，然后价值高低的排序，从而得到最佳无标签数据，并且进行对最佳的无标签数据打标，并入到训练集合中，最后进行模型和分类器的训练，以便得到最佳效果。 具体来说，使用基于熵的不确定性方法和基于margin策略的不确定性度量方法进行价值评价，在无标签数据中，找到奇异样本点，也就是最有价值的样本点，然后进行打标，进入到训练样本中。最后进行支持向量机，贝叶斯分类器和最近邻三种分类器训练，并且在UCI的三个数据集合上进行实验，相比随机样本，基于熵的不确定方法和基于margin策略的不确定主动学习方法，其分类准确率更高。

本文系中国矿大郭小芸等“计算机应用于软件”杂志上发表的一篇文章，详细介绍了SVM工具箱的应用。

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望本书能促进它在我国的普及与提高。 本书对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。 《数据挖掘中的新方法：支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。

【宅着宅着就学习惯了】机器学习课程——支持向量机算法实战代码 1. 手写字识别——KNN算法 2. 手写字识别——SVM算法 3. SVM算法实战（一） 4. SVM算法实战（二）