在機(jī)器學(xué)習(xí)中，支持向量機(jī)（SVM）常被用于數(shù)據(jù)分類和回歸分析，是由分離超平面的判別算法模型。換句話說，給定標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，該算法輸出一個對新示例進(jìn)行分類的最佳超平面。
支持向量機(jī)（SVM）算法模型是將示例表示為空間中的點(diǎn)，經(jīng)過映射后，不同類別的示例被盡可能劃分。除了執(zhí)行線性分類外，支持向量機(jī)（SVM）還可以有效地執(zhí)行非線性分類，將其輸入隱式映射到高維特征空間。
支持向量機(jī)做什么？
給定一組訓(xùn)練示例，并根據(jù)2個類別給每個訓(xùn)練示例都各自標(biāo)記上類別，再通過支持向量機(jī)（SVM）訓(xùn)練算法構(gòu)建一個模型，將新示例分配給這2個類別，使其成為非概率二元線性分類器。
Python實(shí)現(xiàn)支持向量機(jī)（SVM）分類
先決條件：Numpy、Pandas、matplot-lib、scikit-learn
首先，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs X,Y=make_blobs(n_samples=500,centers=2, random_state=0,cluster_std=0.40) import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=Y,s=50,cmap='spring'); plt.show()
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分類
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