ls386239766的专栏

下面是通过使用libsvm开源包实现的

转自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学

未完成....

有两个向量V1和V2V1={1：3，2：2，3：1,5：0}，V2={1：3，3：1，4：2，5：0}以表格的形式展现：将向量V1和V2带入相关系数公式并展开展开，结果为：n值(n = 4)：从表格可以看出，向量V1和V2 的第五位元素上都是0，因此该位置可忽略。向量V1第四位元素上值为0，但向量V2第四位元素有值，因此位置4上的元素不能忽略

#coding:utf-8__author__ = 'lishuai'import numpydef loadDataSet(): postingList=[ ['my','dog','has','flea','problems','help','please'], ['maybe','not','take','him','to','dog','park','stu