Support-Vector-Machine-_with_python：在此笔记本中，我们介绍了Support Vector Machine（SVM）算法，这是一种功能强大但简单的监督学习方法，用于预测数据。 对于分类任务，SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下，这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归，构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下，这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是，通过使用“内核技巧”，我们可以将非线性数据集转换为线性数据集，从而

[{"title":"（ 2 个子文件 84KB ） Support-Vector-Machine-_with_python：在此笔记本中，我们介绍了Support Vector Machine（SVM）算法，这是一种功能强大但简单的监督学习方法，用于预测数据。 对于分类任务，SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下，这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归，构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下，这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是，通过使用“内核技巧”，我们可以将非线性数据集转换为线性数据集，从而","children":[{"title":"Support-Vector-Machine-_with_python-main","children":[{"title":"Introduction to Support Vector Machine.ipynb <span style='color:#111;'> 140.97KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 2.16KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]