Python SVM(支持向量机)实现方法完整示例
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2020-09-20
09:17:01
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Python SVM(支持向量机支持向量机)实现方法完整示例实现方法完整示例
主要介绍了Python SVM(支持向量机)实现方法,结合完整实例形式分析了基于Python实现向量机SVM算法的具体
步骤与相关操作注意事项,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python SVM(支持向量机)实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
运行环境运行环境
Pyhton3
numpy(科学计算包)
matplotlib(画图所需，不画图可不必)
计算过程计算过程
st=>start: 开始
e=>end: 结束
op1=>operation: 读入数据
op2=>operation: 格式化数据
cond=>condition: 是否达到迭代次数
op3=>operation: 寻找超平面分割最小间隔
ccond=>conditon: 数据是否改变
op4=>operation: 输出结果
st->op1->op2->cond
cond(yes)->op4->e
cond(no)->op3
啊，这markdown flow好难用，我决定就画到这吧=。=
输入样例输入样例
/* testSet.txt */
3.542485 1.977398 -1
3.018896 2.556416 -1
7.551510 -1.580030 1
2.114999 -0.004466 -1
8.127113 1.274372 1
7.108772 -0.986906 1
8.610639 2.046708 1
2.326297 0.265213 -1
3.634009 1.730537 -1
0.341367 -0.894998 -1
3.125951 0.293251 -1
2.123252 -0.783563 -1
0.887835 -2.797792 -1
7.139979 -2.329896 1
1.696414 -1.212496 -1
8.117032 0.623493 1
8.497162 -0.266649 1
4.658191 3.507396 -1
8.197181 1.545132 1
1.208047 0.213100 -1
1.928486 -0.321870 -1
2.175808 -0.014527 -1
7.886608 0.461755 1
3.223038 -0.552392 -1
3.628502 2.190585 -1
7.407860 -0.121961 1
7.286357 0.251077 1
2.301095 -0.533988 -1
-0.232542 -0.547690 -1
3.457096 -0.082216 -1
3.023938 -0.057392 -1
8.015003 0.885325 1
8.991748 0.923154 1
7.916831 -1.781735 1
7.616862 -0.217958 1
2.450939 0.744967 -1
7.270337 -2.507834 1
1.749721 -0.961902 -1
1.803111 -0.176349 -1
8.804461 3.044301 1
1.231257 -0.568573 -1
2.074915 1.410550 -1
-0.743036 -1.736103 -1
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