支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于解决二分类问题。

面部识别是一个经常讨论的计算机科学话题，并且由于计算机处理能力的指数级增长而成为人们高度关注的话题。面部识别在机器人、生物安全和汽车工业等许多领域都有广泛的应用...

本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与SVM算法部分。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类和回归分析的机器学习算法，它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来进行分类。本文...

（3）通过鸢尾花的花萼（sepal）和花瓣（petal）的长和宽，建立SVM分类器来判断样本属于山鸢尾（Iris Setosa）、变色鸢尾（Iris Versi...

简单介绍一下SVM分类的思想，我们看下面这张图，两种分类都很不错，但是我们可以注意到第二种的决策边界与实例更远（它们之间的距离比较宽），而SVM分类就是一种寻找...

支持向量机可以简单地使用Scikit-learn库中的sklearn.svm.SVC类执行。可以通过修改核参数来选择核函数。总共有五种方法可用:

大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇（点击文末“阅读原文”获取完整代码...

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。本文将深入讲解Python中的支持向量机，包...

很多同学对于 支持向量机·非常感兴趣，也是初学者在学习过程中，超级喜欢的一种算法模型。

本文将首先简要概述支持向量机（SVM）及其训练和推理方程，然后将其转换为代码并开发支持向量机SVM模型。之后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Scikit Le...

本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试...

本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试...

生物传感是人类与机器、人类与环境、机器与环境交互的重要媒介。其中，触觉能够实现精准的环境感知，帮助使用者与复杂环境交互。

支持向量机（SVM, Support Vector Machines）是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervon...

Transformer 是一个支持向量机（SVM）一种新型理论在学界引发了人们的讨论。

Transformer 是一个支持向量机（SVM）一种新型理论在学界引发了人们的讨论。

随着天气预报技术的发展，数值预报产品日益丰富，预报方法多种多样（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

即使是同一种植物，由于生长的地理环境的不同，它们的特征会有所差异。例如鸢尾花，可分为山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。