此代码将找出二维数据集的决策边界。 文件包含多个支持函数，主程序是 DecisionBoundary_SVMs.m 示例集包含线性和非线性数据集，使用带有 RGF 核的 SVM，我们将找出数据集的决策边界。

可视化神经网络的决策边界 目的 在这里，我将使用Keras实现示例神经网络，并向您展示神经网络如何随着时间学习。 讲解 我写了一篇详尽的博客文章来解释代码，您可以在找到。 所需的Python库 凯拉斯 斯克莱恩 脾气暴躁的 Matplotlib 操作系统 数据集 结果

1、Matlab产生M-psk信号。 2、实现对M-psk信号的传输与分类（用星座图表示）。 3、用SVM实现对M-psk星座图的非线性决策边界。

使用pandas和numpy实现的knn，包括了基于matplotlib的数据可视化，决策边界可视化等，喜欢研究机器学习原理的小伙伴们来下载哟～～～ 使用jupyter-notebook或者jupyter-lab玩耍哟～～～

获取数据集，并画图代码如下： import numpy as np from sklearn.datasets import make_moons import matplotlib.pyplot as plt # 手动生成一个随机的平面点分布，并画出来 np.random.seed(0) X, y = make_moons(200, noise=0.20) plt.scatter(X[:,0], X[:,1], s=40, c=y, cmap=plt.cm.Spectral) plt.show() 得到图如下： 定义决策边界函数： # 咱们先顶一个一个函数来画决策边界 def plo

主要介绍了python 画出使用分类器得到的决策边界，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

支持向量数据描述（Support Vector Data Description，SVDD）是一种单值分类算法，能够实现目标样本和非目标样本的区分。 该代码实现了libsvm-3.23工具箱中SVDD的决策边界可视化，其实现流程为： 1. 建立训练集的SVDD超球体模型 2. 利用网格法填充训练集区域 3. 预测每个网格点的得分 4. 根据网格点得分绘制等高线 5. 绘制决策边界 利用香蕉数据集进行示例，给出了"欠拟合"、“正常”和“过拟合”情况下的SVDD决策边界可视化结果以及测试集的预测结果。