【機器學習速成寶典】模型篇08支援向量機【SVM】（附python代碼）

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目錄　　什麼是支援向量機(SVM)　　特徵選取　　使用ID3演算法產生決策樹　　使用C4.5演算法產生決策樹　　使用CART演算法產生決策樹　　預剪枝和後剪枝　　應用：遇到連續與缺失值怎麼辦？　　多變數決策樹　　Python代碼(sklearn庫)

 

什麼是支援向量機(SVM)

　　引例

　　現有訓練集如下，請訓練一個決策樹模型，對未來的西瓜的優劣做預測。

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什麼是決策樹(Decision Tree)2

　　引例

　　現有訓練集如下，請訓練一個決策樹模型，對未來的西瓜的優劣做預測。

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什麼是決策樹(Decision Tree)3

　　引例

　　現有訓練集如下，請訓練一個決策樹模型，對未來的西瓜的優劣做預測。

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什麼是決策樹(Decision Tree)4

　　引例

　　現有訓練集如下，請訓練一個決策樹模型，對未來的西瓜的優劣做預測。

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什麼是決策樹(Decision Tree)5

　　引例

　　現有訓練集如下，請訓練一個決策樹模型，對未來的西瓜的優劣做預測。

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什麼是決策樹(Decision Tree)6

　　引例

　　現有訓練集如下，請訓練一個決策樹模型，對未來的西瓜的優劣做預測。

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什麼是決策樹(Decision Tree)7

　　引例

　　現有訓練集如下，請訓練一個決策樹模型，對未來的西瓜的優劣做預測。

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什麼是決策樹(Decision Tree)8

　　引例

　　現有訓練集如下，請訓練一個決策樹模型，對未來的西瓜的優劣做預測。

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