投資學習第12天--SVM機器學習

SVM分爲線性可分和線性不可分 線性可分爲2維平面的，線性不可分，可以將其上升到高平面，加一個z軸，可以採用一些核函數如：高斯核，讓距離中間的點越近的點上升到更高層面，邊緣的點到更矮的層面 核函數還有：拉普拉斯核等 用python去搭建一個模型，可以導入libsvm 第一個參數是標籤，後面的參數是具體的xy的向量 Y,X=svm_read_problem(circleData) #訓練參數就是條件

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