支持向量机# 关于 sklearn.svm 模块的示例。 使用非线性核 (RBF) 的单类 SVM 使用非线性核 (RBF) 的单类 SVM 使用不同的 SVM 核绘制分类边界 使用不同的 SVM 核绘制分类边界 在 Iris 数据集上绘制不同的 SVM 分类器 在 Iris 数据集上绘制不同的 SVM 分类器 绘制 LinearSVC 中的支持向量 绘制 LinearSVC 中的支持向量 RBF SVM 参数 RBF SVM 参数 SVM 边界示例 SVM 边界示例 SVM 平局示例 SVM 平局示例 使用自定义核的 SVM 使用自定义核的 SVM SVM-Anova：使用单变量特征选择的 SVM SVM-Anova：使用单变量特征选择的 SVM SVM：最大间隔分离超平面 SVM：最大间隔分离超平面 SVM：不平衡类别的分离超平面 SVM：不平衡类别的分离超平面 SVM：加权样本 SVM：加权样本 为 SVC 缩放正则化参数 为 SVC 缩放正则化参数 使用线性核和非线性核的支持向量回归 (SVR) 使用线性核和非线性核的支持向量回归 (SVR)
