Python中使用支持向量机SVM实践

上传者: 38534344 | 上传时间: 2022-02-11 18:47:10 | 文件大小: 59KB | 文件类型: -
在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征:    (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解。   (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此,用户必须提供其他参数,如使用核函数类型和引入松弛变量等。   (3)SVM一般只能用在二类问题,对于多类问题效果不好。 代码及详细解释(基于sklearn包):

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