机器学习sklearn（学习笔记6）——SVM支持向量机（未完..）
支持向量机SVM，（Support Vector Machines） 分类 多层次分类 分数和概率 不平衡的问题 回归 密度估计，异常检验 复杂性 核函数 定制的内核 使用Python函数作为内核 使用Gram矩阵 支持向量机SVM是一种用于分类、回归和异常值检测的监督学习方法。 支持向量机的优点有: 适用于高维空间。 在原始数据大于样本数的情况下仍然有效。 -决策函数中(也称为支持向量)使用训练
相关文章
- 1. 支持向量机 SVM-学习笔记
- 2. svm支持向量机 学习笔记
- 3. 支持向量机学习笔记-SVM
- 4. 学习笔记-支持向量机(SVM)
- 5. 机器学习：支持向量机(SVM)
- 6. 机器学习——支持向量机(SVM)
- 7. [机器学习] 支持向量机(SVM)
- 8. 【机器学习】支持向量机(SVM)
- 9. 机器学习：支持向量机(svm)
- 10. 机器学习（支持向量机-SVM）
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
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
相关文章
- 1. 支持向量机 SVM-学习笔记
- 2. svm支持向量机 学习笔记
- 3. 支持向量机学习笔记-SVM
- 4. 学习笔记-支持向量机(SVM)
- 5. 机器学习：支持向量机(SVM)
- 6. 机器学习——支持向量机(SVM)
- 7. [机器学习] 支持向量机(SVM)
- 8. 【机器学习】支持向量机(SVM)
- 9. 机器学习：支持向量机(svm)
- 10. 机器学习（支持向量机-SVM）