机器学习实战：基于ScikitLearn和TensorFlow

SVM训练和测试数据

SVM训练和测试数据。主要用于训练和测试自己写的Python版本的SVM，具体见我的博客： http://blog.csdn.net/zouxy09

python实现SVM

此文档使用python语言实现SVM经典机器学习算法，可以帮助初学者更好的掌握。

python 实现SVM，Logistics，以及训练数据归一化处理

利用python 实现SVM，Logistics，以及训练数据归一化处理

基于python的svm算法测试集建立

基于python的svm算法测试集建立基于python的svm算法测试集建立

Python中的支持向量机SVM的使用（附实例代码）

主要介绍了Python中的支持向量机SVM的使用（附实例代码），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

python利用支持向量机SVM进行时间序列预测（数据+源码）

python利用支持向量机SVM进行时间序列预测, 包括数据和python代码 python利用支持向量机SVM进行时间序列预测, 包括数据和python代码

简单SVM支持向量机Python代码

SVM支持向量机Python代码，更改训练数据集和测试数据集可用

股票预测SVM的python代码

StockProdiction-master，股票预测SVM的python代码，在pycharm上可以使用

粒子群（PSO）优化SVM做预测

粒子群优化SVM的两个参数，利用数据做预测，数据代码都在压缩包里，可以直接运行。

python svm 源码实现

Python编写的SVM算法，SVM算法的实现，适合直接使用，开放源代码，Supported Vector Machine。 (Python code SVM algorithm，SVM algorithm realizition，easy to use，open source，Supported Vector Machine。)

机器学习SVM算法训练数据集

testSetRBF2主要用于人工智能机器学习中的数据训练集使用

机器学习对应的相关python代码SVM、CNN

经典模型对应的python代码经典模型对应的python代码

Python机器学习SVM作业源码+实验报告，将经典数据集Iris鸢尾花的数据样本实现SVM分类源码+实验报告

Python机器学习SVM作业源码+实验报告，将经典数据集Iris鸢尾花的数据样本实现SVM分类源码+实验报告 使用python 3.9的IDLE作为编程环境，编程语言为python，利用模块如sklearn、numpy等实现需要的功能 1.sklearn sklearn (scikit-learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具,是简单高效的数据挖掘和数据分析工具，有常用的机器学习（如：广义线性模型、最近邻法、决策树等）的工具，也有一些很经典的数据集（如：波士顿房价、鸢尾花、酒、样本图片等）。 2.numpy NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。

【机器学习项目实战】python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化.zip

Python实现GA(遗传算法)对SVM分类模型参数的优化资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)需求分析； 2)数据采集； 3)数据预处理； 4)探索性数据分析； 5)特征工程； 6)机器建模； 7)模型评估； 8)实际应用

机器学习——支持向量机SVM算法完整实战源码

基于Python和sklearn机器学习库实现的支持向量机算法使用的实战案例。 使用jupyter notebook环境开发。 支持向量机：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） [1-3] 。 SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 [2] 。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

Python SVM(支持向量机)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

SVM人脸识别的Python代码

人脸识别的英文名称是 Human Face Recognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测,自动调整影像放大。

mnist神经网络、svm python实现代码

mnist数据集神经网络、svm python实现代码，简洁易懂，易应用于其他数据集分析学习

基于svm的图像分类

对高分辨率遥感影像基于光谱的svm分类aaaaaaaaaaaaaaaaaaa

车牌识别SVM，已经训练好的样本集，直接可用于车牌识别

车牌识别SVM，已经训练好的样本集，直接可用于车牌识别。包括两个文件，svm.dat和svmchinese.dat，其中前一个文件用于识别字母和数字；后一个文件用于识别汉字。

python支持向量机

支持向量机python代码，也用于二分类，对新手学习了解支持向量机很有帮助

基于SVM支持向量机机器学习的数据分类算法仿真-源码

基于SVM支持向量机机器学习的数据分类算法仿真_源码

机器学习实战（五）03-Spark-SVM

官方文档示例 package com.netcloud.bigdata.mllib.com.svm.example import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD import org.apache.spark.mllib.evaluation.BinaryClassificationMetrics import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /* * @Author: yangsha

机器学习中SVM垃圾短信数据

机器学习中SVM垃圾短信数据

ex6-SVM_svmpython_机器学习_python_SVM_

机器学习中支持向量机的例子，python代码编写，可以帮助很好的理解svm，程序运行无错误。

机器学习 深度学习 人工智能代码（python）用SVM实现人脸识别 附带结果

机器学习 深度学习 人工智能代码（python）用SVM实现人脸识别 附带结果

基于大数据&机器学习的Android病毒软件检测SVM模型研究.docx

基于大数据&机器学习的Android病毒软件检测SVM模型研究.docx

高光谱遥感影像分类，机器学习分类，SVM算法，Salinas数据集

是用于高光谱遥感影像分类的机器学习脚本，其中使用了支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）对Salinas数据集进行分类。 SVM算法是一种基于统计学习理论的分类算法，其通过在高维空间中寻找一个超平面，将不同类别的数据进行分类。在该算法中，SVM通过最大化间隔来确定超平面，从而实现对数据的高效分类。 在构建分类器时，你需要对一些关键参数进行调整，如核函数的选择、正则化参数C的选择等。这些参数可以对分类器的性能产生重要影响，因此需要仔细进行调试和优化。同时，你还需要对数据进行预处理，如特征提取、归一化等，以便更好地利用数据进行分类。

编程作业（python）| 吴恩达 机器学习（6）支持向量机 SVM

∗∗∗ 点击查看 :吴恩达机器学习 —— 整套笔记+编程作业详解 ∗∗∗\color{#f00}{***\ 点击查看\ :吴恩达机器学习 \ —— \ 整套笔记+编程作业详解\ ***}∗∗∗ 点击查看 :吴恩达机器学习 —— 整套笔记+编程作业详解 ∗∗∗ 作业及代码：https://pan.baidu.com/s/1L-Tbo3flzKplAof3fFdD1w 密码:oin0 本次作业的理论部分：吴恩达机器学习（七）支持向量机 编程环境：Jupyter Notebook 1. 线性 SVM 任务 观察惩罚项系数 C 对决策边界的影响，数据集：data/ex6data1.mat 在理论部分，

13.SVM.pdf_机器学习python_

支持向量机1.理解支持向量机SVM的原理和目标2.掌握支持向量机的计算过程和算法步骤3.理解软间隔最大化的含义4.了解核函数的思想5.了解SMO算法的过程