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【机器学习速成宝典】模型篇08支持向量机【SVM】(附python代码)

时间:2017-12-09 16:27:55      阅读:258      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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  什么是支持向量机(SVM)

  特征选择

  使用ID3算法生成决策树

  使用C4.5算法生成决策树

  使用CART算法生成决策树

  预剪枝和后剪枝

  应用:遇到连续与缺失值怎么办?

  多变量决策树

  Python代码(sklearn库)


 

什么是支持向量机(SVM)

  引例

  现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)2 

  引例

  现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)3 

  引例

  现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)4 

  引例

  现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)5 

  引例

  现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)6 

  引例

  现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)7 

  引例

  现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测。

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什么是决策树(Decision Tree)8 

  引例

  现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测。

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【机器学习速成宝典】模型篇08支持向量机【SVM】(附python代码)

原文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/8011587.html

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