机器学习中支持向量机的python实现代码及详细解释（基于jupyter）

《机器学习》课程支持向量机实验，包括详细的jupyter文件和解释，代码均成功运行。 机器学习支持向量机实验内容 一、实验内容 1.1 支持向量机的核函数 1. 了解核函数对 SVM 的影响 2. 绘制不同核函数的决策函数图像 3. 简述引入核函数的目的 1.2 支持向量机的软间隔 1. 了解分离超平面、间隔超平面与支持向量的绘制 2. 调整 C 的值，绘制分离超平面、间隔超平面和支持向量 3. 简述引入软间隔的原因，以及 C 值对 SVM 的影响 1.3 支持向量机的分类任务 1. 使用支持向量机完成 spambase 垃圾邮件分类任务 2. 使用训练集训练模型，计算测试集的精度，查准率，查全率，F1 值 1.4 支持向量机的回归任务 1. 使用支持向量机完成 kaggle 房价预测问题 2. 使用训练集训练模型，计算测试集的 MAE 和 RMSE 要求将结果写入到 markdown 的表格中！ 二、数据介绍 2.1 kaggle 房价预测数据集 文件名：