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hongqi162 2008-09-24 02:00:56
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shuihan20e 2008-09-25
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深入浅出机器学习之支持向量机SVM1
根据julyhttp://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837的博客内容，加上自己的理解，侧重细节基础。
深入浅出python机器学习_7.1_支持向量机
%matplotlib inline # 支持向量机SVM的核函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import svm from sklearn.datasets import make_blobs X,y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_...
深入浅出机器学习实战（4）-基于Python工具包的使用-SVM1
上图是使用高斯内核得到的分类结果，可以看出与线性内核的结果比较而言，高斯内核的决策边界是一条曲线， 它在努力地将分裂结果包围起来，形成一个封闭区域；高斯内核与线性内核采用了相同的决策点，这说明两者在原理上是相近的。上图是使用线性内核时出现的分类结果，可以看到分类的效果还是挺好的。清楚的分出了决策边界点。今天向大家展示一下支持向量机（SVM）的分类与回归使用。
《深入浅出OCR》前言知识（一）：机器学习最新全面总结
经过几个月的精心筹备，本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，**对标最全OCR教程**，具体章节如导图所示，将分别从OCR技术发展、方向、概念、算法、论文、数据集等各种角度展开详细介绍。面向对象：本篇前言知识主要介绍机器学习，方便小白或AI爱好者学习基础知识。
机器学习中的基础知识（入门下篇）
机器学习作为人工智能的核心学科，倍受大家的关注，所以对于机器学习的知识掌握的要求是比较严格的，只有扎实的基础知识我们才能够学好机器学习。虽然说机器学习知识是十分广泛的，但我们还是要一步一步慢慢了解其中的内容，这样我们才能够做好机器学习知识的储备。好了，我们现在就进入正题。 （1）测试数据就是有意不用于训练的样本。验证数据集和测试数据集是测试数据的两个例子。测试数据帮助评估模型泛化到除了训练数据之...
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