lph159的博客

本文介绍了主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）在机器学习中的应用。主成分分析是一种无监督学习方法，通过将高维数据投影到低维空间，实现数据降维和特征提取。我们展示了如何使用PCA进行数据可视化，并解释了其组件的含义。同时，本文详细介绍了支持向量机的概念及其在Python中的实现方法，包括线性、多项式和径向基核函数。此外，我们讨论了如何为SVM算法准备数据并进行超参数调整。最后，通过具体实例展示了PCA和SVM的结合应用，旨在帮助读者深入理解这些机器学习技术的实际应用和效果。