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RSS订阅原创 SVM算法用python实现
线性分类：如果需要分类的数据都是线性可分的，那么直线f(x)=ax+b就可以分开了。这种方法被称为：线性分类器，一个线性分类器的学习目标便是要在n维的数据空间中找到一个超平面也就是说，数据不总是二维的，比如，三维的超平面是面。其实能有无数个超平面能将数据划分，但是我们要选择最优的进行划分。这就有了最大间隔分类器，简称MMH，对一个数据点进行分类，当超平面离数据点的“间隔”越大，分类的确信度也越大。所以，为了使得分类的确信度尽量高，需要让所选择的超平面能够最大化这个“间隔”值。核函数：当是非线性.
2021-08-28 17:53:40
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原创 KNN算法用python实现
如图，判断绿色的数据类别，k的取值为距离绿色最近的数据。如果k=2,那么距离绿色最近的是2个红色三角形，那么绿色圆圈的类别就是红色三角形如果k=5,那么距离绿色最近的是2个红色三角形和3个蓝色正方形，那么绿色圆圈的类别就是蓝色正方形在进行算法之前导入模块和读取文件，再对数据进行分组。一.算法原理1.计算距离（常用欧几里得距离或马氏距离）：计算距离时，要赋值K；在计算时，注意数据是整数还是带有小数2.升序排列：运用sorted函数可实现3.取前K个4.加权平均5.最后计..
2021-08-25 06:13:57
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空空如也
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