本文实例讲述了Python SVM(支持向量机)实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需，不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end: 结束 op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 是否达到迭代次数 op3=>operation: 寻找超平面分割最小间隔 ccond=>conditon: 数据是否改变 op4=>operation: 输出结果 st->op1->op2->cond cond(y

#将SVM代码文件直接导，pycharm2017软件中，将data数据的路径在代码中进行修改 #fileIn = open('C:/Users/LENOVO/Desktop/SVM-master/datasets.txt') #open()进行文件的读取工作，直接修改路径即可，但是要注意绝对路径与相对路径的区分

卷积神经网络（CNN）用来提取特征，采用SVM分类器进行训练和分类

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本套代码是本人根据svm的原理纯写的代码，并没有调用已经封装好的包，非常适用于初学者从原理上了解svm，包括线性svm