人工智能_机器学习054_核函数_支持向量机SVM手写代码_针对二分类问题绘制间隔线_绘制l1_l2_l3线_利用svc算法绘制间隔线---人工智能工作笔记0094

本文介绍了如何使用sklearn的SVC分类算法实现支持向量机(SVM)并手动绘制间隔线。通过实例展示了如何生成二维数据集,利用SVM进行二分类,并绘制出间隔线。内容涵盖核函数概念,线性核函数的适用场景,以及如何通过支持向量计算间隔线的公式,最后通过代码实现间隔线的可视化。

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然后我们来看一下如何使用sklearn,使用向量机,来对,两个类别,进行画出间隔线,来进行分类对吧.

做之前我们先看一下我们这个jupyter如果不停的转圈,我们可以,关掉,然后重新打开就好了

可以看到效果

首先是
import numpy as np 导入数学计算包

import matplotlib. pyplot as plt 导入绘图包

from sklearn.svm import SVC # 分类算法

from sklearn import datasets 导入数据集

注意这里from sklearn.svm import SVC我们这是使用svm支持向量机中的svc分类算法,他里面还有.SVR 是regression,回归算法.

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