python支持向量机分类

Python支持向量机(SVM)是一种强大的机器学习算法，常用于二元分类、多元分类以及回归分析。其核心思想是通过寻找一个最优的超平面来实现数据的分类，并且最大化分类的边际距离。在Python中，可以使用scikit-learn库的svm模块来实现支持向量机分类。该模块提供了多种支持向量机算法，包括线性SVM、径向基函数(RBF) SVM等。通过调用相应的函数和设置合适的参数，可以使用Python进行支持向量机分类。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python机器学习11——支持向量机](https://blog.csdn.net/weixin_46277779/article/details/125521540)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python支持向量机(SVM)：分类和回归](https://blog.csdn.net/update7/article/details/129761715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [代码实操：Python聚类分析](https://download.csdn.net/download/weixin_44510615/88231861)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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