支持向量机
In [5]: from sklearn import svm import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #准备训练样本 x=[[1,8],[3,20],[1,15],[3,35],[5,35],[4,40],[7,80],[6,49]] y=[1,1,-1,-1,1,-1,-1,1]
##开始训练 #clf=svm.SVC
相关文章
- 1. 支持向量机
- 2. SVM支持向量机原理(一) 线性支持向量机
- 3. 支持向量机原理(一) 线性支持向量机
- 4. 支持向量机---SVM 最小二乘支持向量机---LSSVM
- 5. 支持向量机专题——线性支持向量机
- 6. 支持向量机——线性可分支持向量机
- 7. 支持向量机专题——线性可分支持向量机
- 8. SVM支持向量机(一)：线性可分支持向量机
- 9. 支持向量机回归和支持向量机_详细解释支持向量机
- 10. 支持向量机（SVM）——间隔与支持向量
- 更多相关文章...
- • R 绘图 - 中文支持 - R 语言教程
- • SVN分支 - SVN 教程
- • 漫谈MySQL的锁机制
- • NewSQL-TiDB相关
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
