佚失的诗篇

首先详细介绍核技巧与非线性SVM分类器，然后利用 sklearn 机器学习库进行非线性分类实践，并对比多种核函数

本文介绍sklearn.datasets模块本文是从jupyter文档转换来的，某个代码块不一定能直接复制运行，代码输出结果统一以注释形式添加在代码最后文章目录1. 生成数据集1.1 分类和聚类生成器1.1.1 单标签1.1.1. make_blobs1.1.1.2 make_classification1.1.1.3 make_gaussian_quantiles1.1.1.4 make_hastie_10_21.1.1.5 make_circles1.1.1.6 make_moon1. 生成.

本文介绍sklearn.datasets模块本文是从jupyter文档转换来的，某个代码块不一定能直接复制运行，代码输出结果统一以注释形式添加在代码最后文章目录0. 前置0.1 关于Sklearn0.2 Bunch类型1. sklearn.datasets模块1.1 玩具数据集1.1.1 波士顿房价数据集（回归）乳癌数据集（二分类）糖尿病数据集（回归）手写字体数据集（多分类）鸢尾花数据集（多分类）红酒数据集（多分类）健身数据集（回归）远程加载数据集0. 前置0.1 关于SklearnSkl.