#chapter 3.svm multi classification exercise """ reference: https://www.jianshu.com/p/ba59631855a3 https://www.jianshu.com/p/ce96f1a04b72 https://blog.csdn.net/Big_Pai/article/details/89482752 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import svm_bi_classification as svm_bi import svm_multi_classification as svm_multi def load_data(filename): with open(filename) as f: data = [] f.readline() # 跳过第一行 for line in f: line = line.strip().split() x1_f = float(line[0]) x2_f = float(line[1]) t_f = int(line[2]) data.append([x1_f, x2_f, t_f]) ret_f = np.array(data) np.random.shuffle(ret_f) return ret_f，这段代码的含义是什么

这段代码的含义是定义了一个函数load_data，用于从文件中读取数据，并将其转换为Numpy数组格式。具体来说，该函数的输入参数为文件名filename，输出为Numpy数组ret_f。在函数内部，该函数首先打开指定文件，然后跳过文件的第一行（假设该文件的第一行为表头），接着逐行读取数据，并将其转换为浮点型（x1_f、x2_f）和整型（t_f），最后将转换后的数据存储到列表data中。最后，将列表data转换为Numpy数组格式，并随机打乱数据的顺序，将其作为函数的返回值。

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https://blog.csdn.net/qq_38236355/article/details/88933839

您好，这篇文章主要介绍了如何使用Python实现基于SVM的文本分类。SVM是一种常用的机器学习算法，可以用于分类、回归和异常检测等任务。文章中详细介绍了SVM的原理和实现过程，并给出了一个简单的文本分类实例。通过这个实例，读者可以了解如何使用Python和Scikit-learn库实现SVM分类器，并对文本进行分类。同时，文章还介绍了如何使用交叉验证和网格搜索来优化SVM分类器的参数，以提高分类器的性能。总之，这篇文章对于想要学习SVM算法和文本分类的读者来说是一个很好的参考资料。

https://blog.csdn.net/qq_22329595/article/details/83054499

您好，这篇博客主要介绍了如何使用Python实现基于SVM的文本分类。作者首先介绍了SVM的基本原理和分类器的训练过程，然后详细讲解了如何使用Python的scikit-learn库实现SVM分类器。作者还提供了一个示例代码，演示了如何使用SVM对电影评论进行情感分析。总的来说，这篇博客对于想要学习SVM文本分类的读者来说是一篇很好的入门教程。