SVM支持向量机
一、简介
支持向量机(support vector machines)是一种二分类模型,它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化,最终转化为一个凸二次规划问题来求解。
二、实例应用:使用支持向量机SVM
准备:
数据集
导入SVM模块
步骤:
1.读取数据集
2.划分训练样本与测试样本
3.训练SVM分类器
4.计算分类准确率
5.绘制图像
支持向量机(support vector machines)是一种二分类模型,它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化,最终转化为一个凸二次规划问题来求解。
准备:
数据集
导入SVM模块
步骤:
1.读取数据集
2.划分训练样本与测试样本
3.训练SVM分类器
4.计算分类准确率
5.绘制图像