支持向量機（SVM）的分析及python實現
(本文全部代碼都是基於python3.6的，數據及源碼下載：傳送門python 引言 今天咱們算是要來分享一個「高級」的機器學習算法了——SVM。你們自學機器學習通常都會看斯坦福的CS229講義，初學者們大都從迴歸開始步入機器學習的大門。誠然迴歸學習起來與使用起來都很簡單，可是這能達到咱們的目的麼？確定不夠的，要知道，咱們能夠作的不只僅是迴歸。若是咱們把機器學習算法看做是一種帶斧子，劍，刀，弓，匕
相關文章
- 1. SVM支持向量機的實現
- 2. 支持向量機(SVM)原理分析
- 3. SVM支持向量機(一)：線性可分支持向量機
- 4. 支持向量機（SVM）
- 5. 支持向量機SVM（二）
- 6. SVM-支持向量機（二）
- 7. 支持向量機 SVM
- 8. ML--支持向量機SVM
- 9. ML-支持向量機(SVM)
- 10. 支持向量機SVM
- 更多相關文章...
- • SVN分支 - SVN 教程
- • Git 分支管理 - Git 教程
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
- • 漫談MySQL的鎖機制
相關標籤/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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. SVM支持向量機的實現
- 2. 支持向量機(SVM)原理分析
- 3. SVM支持向量機(一)：線性可分支持向量機
- 4. 支持向量機（SVM）
- 5. 支持向量機SVM（二）
- 6. SVM-支持向量機（二）
- 7. 支持向量機 SVM
- 8. ML--支持向量機SVM
- 9. ML-支持向量機(SVM)
- 10. 支持向量機SVM