【机器学习】SVM理论与python实践系列
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
【机器学习】SVM理论与python实践系列
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
理論部分：
《機器學習——支持向量機SVM之線性模型》
《機器學習——支持向量機SVM之非線性模型低維到高維映射》
《機器學習——支持向量機SVM之非線性模型原問題與對偶問題》
《機器學習——常用核函數》
《機器學習——支持向量機SVM之非線性模型原問題轉化為對偶問題》
《機器學習——支持向量機SVM之多類問題》
《機器學習——支持向量機SVM實例（兵王問題，只是通過實例來捋一下思路不求解不編程）》
python實踐部分：
數據預處理：《機器學習——SVM之python實現數據樣本標準化和歸一化》
《機器學習——圖解SVM中gamma和c參數的作用》
《機器學習——SVM之交叉驗證對參數（C，gamma）進行優化以及選擇》
《機器學習——python實現SVM模型w,b的查看》
《機器學習之支持向量機SVM之python實現ROC曲線繪制（二分類和多分類）》
《機器學習——支持向量機SVM之python實現簡單實例一（含數據預處理、交叉驗證、參數優化等）》
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习】SVM理论与python实践系列的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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