超级会员免费看
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。
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.
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
