svm支持向量机python代码

很高兴回答你的问题！以下是一个简单的 SVM 支持向量机的 Python 代码示例：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 取出前两个特征
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

# 创建 SVM 分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)

# 训练模型
clf.fit(X, y)

# 预测新数据
print(clf.predict([[5.2, 3.1]]))

这段代码展示了如何使用 SVM 分类器进行鸢尾花数据集的分类，将前两个特征作为输入，输出不同鸢尾花品种的分类结果。希望对你有帮助！

相关问题

svm支持向量机python代码实现

当然可以回答！以下是SVM支持向量机Python代码实现的一些例子：

1. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的分类

from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[2., 2.]])

2. 使用sklearn库实现SVM支持向量机的回归

from sklearn import svm
X = [[0, 0], [2, 2]]
y = [0.5, 2.5]
clf = svm.SVR()
clf.fit(X, y)
clf.predict([[1, 1]])

以上是两个示例，你可以根据自己的需求进行修改。希望对你有帮助！

svm支持向量机python代码识别字符

以下是一个简单的 SVM 支持向量机 Python 代码，可以用于字符识别：

from sklearn import datasets
from sklearn import svm

# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()

# 创建 SVM 分类器
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)

# 训练模型
clf.fit(digits.data[:-1], digits.target[:-1])

# 预测结果
result = clf.predict(digits.data[-1:])

print(result)

这段代码可以识别手写数字字符。