线性可分支持向量机 线性可分支持向量机学习目标 线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机区别 函数间隔与几何间隔 目标函数与目标函数的优化问题 支持向量和间隔边界 线性可分支持向量机的步骤 支持向量机引入 支持向量机（support vector machines，SVM）诞生二十多年，由于它良好的分类性能席卷了…
第一节：线性可分支持向量机
第二节：线性支持向量机
线性支持向量机 在线性可分支持向量机中说到线性可分支持向量机有一个缺点是无法对异常点做处理，也正是因为这些异常点导致数据变得线性不可分或者会因为它的正好被判断为支持向量导致模型的泛化能力变差。 # 异常点导致数据线性不可分图例 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.f…
第三节：线性支持向量机(鸢尾花分类)
线性支持向量机(鸢尾花分类) 导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from matplotlib.font_manager import Fon…