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96SEO 2026-02-20 10:05 0
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在分类任务中#xff0c;SVM试图找到一个最佳的分隔超平面#xff0c;使得不同类别的数据点在空间中被尽可能宽的间隔分开。
支持向量机是一种用于分类和回归的机器学习模型。
在分类任务中SVM试图找到一个最佳的分隔超平面使得不同类别的数据点在空间中被尽可能宽的间隔分开。
超平面hyperplane是一个在高维空间中将空间分成两个部分的几何对象。
它的方程可以在不同维度的空间中有不同的形式。
在一维空间中超平面就是一个点。
假设我们在一维空间中有一个超平面它可以表示为
clf.decision_function(xy).reshape(XX.shape)#
ax.scatter(clf.support_vectors_[:,
plt.rcParams[axes.unicode_minus]
datasets.make_blobs(n_samples50,
plt.scatter(clf.support_vectors_[:,
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