機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)Py3.x填坑記6—支持向量機(jī)

本章內(nèi)容
1，簡(jiǎn)單介紹支持向量機(jī)
2吞瞪，利用SMO進(jìn)行優(yōu)化
3馁启，利用核函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間轉(zhuǎn)換
4，將SVM和其他分類(lèi)器進(jìn)行對(duì)比

所謂支持向量(support vector)就是離分隔超平面最近的那些點(diǎn)。
SMO高效優(yōu)化算法來(lái)訓(xùn)練SVM惯疙，SMO表示序列最小化（Sequential Minimal Optimization）翠勉。

In [161]: svmMLiA.testDigits(('rbf', 20))
在執(zhí)行<程序清單6-9 基于SVM的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別>上面的命令的之后出現(xiàn)了如下問(wèn)題：
待我回頭debug……

 File "D:\py\meachinelearning\ch06\svmMLiA.py", line 260, in testDigits
    b, alphas = smoP(dataArr, labelArr, 200, 0.0001, 10000, kTup)

UnboundLocalError: local variable 'labelArr' referenced before assignment

參考鏈接：
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn) - 讀書(shū)筆記(06) – SVM支持向量機(jī)

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