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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
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上传时间: 2021-02-16
详细说明：支持向量机_with_python
在本笔记本中，我们介绍了支持向量机（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，通过采用内核技巧，我们可以将非线性数据集转换为线性数据集，从而使SVM可以应用于非线性问题。 SVM是功能强大的算法，已得到广泛普及。 这部分是由于它们在高维特征空间中有效，包括那些特征数与实例数相似或略微超过实例数的问题。
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