Python scikit-learn 模块的SVM方法介绍

本文翻译自： http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#html 1.4 SVM 支持向量机SVM是一系列监督学习算法，包括分类，回归，异常点检测。 SVM优势： 1. 在高维空间有效； 2. 即便维数高于样本数，算法仍然高效； 3. 决策函数由支持向量机（子数据集）决定，可在内存中有效； 4. 不一样核函数产生不一样的决策函数。经常使用的核函

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