SVM利用网格搜索和交叉验证进行超参选择

import numpy as np #产生正态分布的数据100组，中心点（0，0），其标准差σ为1 p=np.random.randn(100,2) #将中心点移动到（3.5,3.5），作为正类 for i in range(100): p[i][0]+=3.5 p[i][1]+=3.5 #产生正态分布的数据100组，中心点（0，0），其标准差σ为1，作为负类 f=np.ra

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