看了很多关于svm的介绍,说什么样子的内容的都有,配文都是一些专业术语,如果是大佬可能理解,但是一般新手小白,相信只会浅听,不懂出,今天,也来给大家介绍这个svm内容,但是不会让大家搞得一头雾水,一定是最朴实无华的语言,给大家清晰描述,让每个人都可以听懂,那请都继续往下看吧。
SVM简介
一个图示简介,让大家图文结合更明白。
直观上大家能够看到有红蓝两点,这里svm承担的角色就是,找到最好的那条线,来对数据进行分类。这个分类也不是随便选的,要有间距才可以。
下面给大家演示sklearn中SVM的参数
def SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto_deprecated', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=1e-3, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape='ovr', random_state=None)
上面的代码内容都是设计了分类,一般我们都是会选择交叉来对自己项目进行选择,但是这是一个比较粗的指示,如果想要更细致的描述,就请点击,学习查找吧~
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