从头开始完成 SVM - 使用 Python 的实用机器学习教程 第 28 页

这段文字描述了如何使用支持向量机 (SVM) 进行分类，并重点讲解了如何实现预测和可视化功能。

主要内容:

1. 为了测试之前开发的 SVM 模型，需要完成预测功能的实现。
2. 预测功能中，如果用户要求可视化，则使用 scatter 函数绘制数据点，颜色根据类别信息进行区分。
3. visualize 函数用于可视化整个数据集，包括数据点和决策边界（超平面）。
4. visualize 函数使用嵌套循环遍历数据点，并使用 scatter 函数绘制每个数据点。
5. visualize 函数还包含一个名为 hyperplane 的函数，用于绘制决策边界。该函数使用公式 x dot w + b 计算超平面，其中 w 和 b 是 SVM 模型的权重和偏置。

总结:

这段文字讲解了如何将 SVM 模型应用于实际问题，包括如何进行预测和可视化结果，为理解 SVM 模型的应用提供了参考。

在本篇支持向量机 (SVM) 机器学习教程中，我们将从头开始完成我们的 SVM。 https://pythonprogramming.net