carumisu https://blog.hatena.ne.jp/carumisu/ Leaaaaaaaaaaaaarning https://catech6ler.hatenadiary.jp/ Python Python3.5でやってみた サポートベクターマシン データと境界線との距離の最大化を戦略とする手法。 非線形変換により線形分離ができないものでも分類可能。 かなり精度が良く、いろんなところに使われている。 コード # coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn import svm from sklearn import cross_validation # データセット X = np.c_[ (1.3, .8), (1.2… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fcatech6ler.hatenadiary.jp%2Fentry%2F2016%2F05%2F18%2F155522" title="サポートベクターマシンによる分類 - Leaaaaaaaaaaaaarning" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> http://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/carumisu/20160518/20160518155459.png Hatena Blog https://hatena.blog 2016-05-18 15:55:22 rich https://catech6ler.hatenadiary.jp/entry/2016/05/18/155522 1.0 100%