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使用 scikit-learn 玩转机器学习——支持向量机
kotlin
支持向量机(SVM)是监督学习中最有影响的方法之一。它的大致思想是找出距离两个类别(暂时以二分类问题为例)最近的点作为支持向量,然后找出一个最佳决策边界,以使从决策边界到支持向量的距离最大化。因为对于一个二分类问题来说,往往有无数个决策边界可以将两类数据分开,但我们只能选择一条作为我们的决策边界。
小小詹同学
2018-12-29
556
0
使用 scikit-learn 玩转机器学习——模型评价
kotlin
对于分类模型来说,我们一般会用模型的准确率来进行模型的评价,模型的准确率是用预测正确的样本数除以模型的总数。如果一个模型的准确率达到了95%,那么在我们的印象中,是不是这个模型表现的还挺不错的,那如果达到了99%呢,岂不是更好?
小小詹同学
2018-12-29
628
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