（6）机器学习_支持向量机
1、什么是支持向量机classsklearn.svm.SVC(∗,C=1.0,kernel=′rbf′,degree=3,gamma=′scale′,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200,class_weight=None,verbose=False,max_iter=−1,decision_func
1、什么是支持向量机
c l a s s s k l e a r n . s v m . S V C ( ∗ , C = 1.0 , k e r n e l = ′ r b f ′ , d e g r e e = 3 , g a m m a = ′ s c a l e ′ , c o e f 0 = 0.0 , s h r i n k i n g = T r u e , p r o b a b i l i t y = F a l s e , t o l = 0.001 , c a c h e _ s i z e = 200 , c l a s s _ w e i g h t = N o n e , v e r b o s e = F a l s e , m a x _ i t e r = − 1 , d e c i s i o n _ f u n c t i o n _ s h a p e = ′ o v r ′ , b r e a k _ t i e s = F a l s e , r a n d o m _ s t a t e = N o n e ) class sklearn.svm.SVC(*, C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='scale', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache\_size=200, class\_weight=None, verbose=False, max\_iter=- 1, decision\_function\_shape='ovr', break\_ties=False, random\_state=None) classsklearn.svm.SVC(∗,C=1.0,kernel=′rbf′,degree=3,gamma=′scale′,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=200,class_weight=None,verbose=False,max_iter=−1,decision_function_shape=′ovr′,break_ties=False,random_state=None)
支持向量机在处理线性数据和非线性数据方面有着强大的功能，
核函数：其中SVM的核函数的功能为将非线性数据转化为线性数据，变为更高维或者无穷维。
超平面：如果数据是二维数据，超平面为直线，如果数据是三维，超平面为平面，以此类推。超平面尽可能的将两类分开。
支持向量：离超平面最近的训练样本。
c l a s s s k l e a r n . s v m . L i n e a r S V C ( p e n a l t y = ′ l 2 ′ , l o s s = ′ s q u a r e d _ h i n g e ′ , ∗ , d u a l = T r u e , t o l = 0.0001 , C = 1.0 , m u l t i _ c l a s s = ′ o v r ′ , f i t _ i n t e r c e p t = T r u e , i n t e r c e p t _ s c a l i n g = 1 , c l a s s _ w e i g h t = N o n e , v e r b o s e = 0 , r a n d o m _ s t a t e = N o n e , m a x _ i t e r = 1000 ) class sklearn.svm.LinearSVC(penalty='l2', loss='squared\_hinge', *, dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi\_class='ovr', fit\_intercept=True, intercept\_scaling=1, class\_weight=None, verbose=0, random\_state=None, max\_iter=1000) classsklearn.svm.LinearSVC(penalty=′l2′,loss=′squared_hinge′,∗,dual=True,tol=0.0001,C=1.0,multi_class=′ovr′,fit_intercept=True,intercept_scaling=1,class_weight=None,verbose=0,random_state=None,max_iter=1000)
penalty:{‘l1’, ‘l2’}, default=’l2’指定惩罚中使用的规范。 SVC中使用的标准是“ l2”惩罚。 “ l1”会导致稀疏的coef_向量。
dual:bool, default=True,选择算法来解决对偶或原始优化问题。 当n_samples> n_features时，首选dual = False。
2、支持向量机有什么不一样的特点
3、支持向量机参数介绍
C:正则化参数，正则化的强度与C成反比。正浮点数（给训练的目标函数增加一些限制）
propability:是否启用概率估计，True时会降低模型训练速度，内部使用的5折交叉验证
gamma:‘auto’,‘scale’,或者浮点数和准确度相关
kenel：内核,‘rbf’,'liner’等
4、支持向量机实现案例
有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区
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