《菜菜的机器学习sklearn课堂》svm下

回答: 在《菜菜的机器学习sklearn课堂》中，关于逻辑回归的内容并不多。实际上，逻辑回归在许多经典的机器学习书籍和教材中都没有详细的讨论。比如，周志华的《机器学习》和《数据挖掘导论》，以及《Python数据科学手册》都没有涉及到逻辑回归的相关内容。此外，在sklearn中对比各种分类器的效果时，也没有包含逻辑回归。

相关问题

《菜菜的机器学习sklearn课堂》svm上

《菜菜的机器学习sklearn课堂》是一本关于使用sklearn库进行支持向量机（SVM）学习的教程。这本教程主要介绍了支持向量机分类器的工作原理、原理的三层理解以及sklearn库中的支持向量机模块。在这个教程中，还介绍了线性SVM在分类中的应用以及相关的损失函数，并提供了线性SVM决策过程的可视化。同时，还介绍了非线性SVM和核函数的概念，以及重要的参数kernel、degree和gamma的使用方法。

菜菜的机器学习sklearn课堂M支持向量机

你好！对于菜菜的机器学习sklearn课堂M，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是其中的一种算法。SVM是一种非常强大的分类和回归方法，它能够处理线性和非线性数据，并且在小样本情况下表现良好。

在sklearn中，使用SVM可以通过导入`svm`模块来实现。具体来说，可以使用`svm.SVC`类来创建一个支持向量机分类器，或者使用`svm.SVR`类来创建一个支持向量机回归器。

SVM的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。它通过最大化分类间隔来提高分类的准确性。此外，SVM还可以使用核函数来处理非线性数据，将其映射到高维空间中进行分类。

希望这个回答对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。