python机器学习---监督学习---支持向量机SVM（多用于分类）_支持向量机多分类实例

目录

1、支持向量机的基本原理

2、支持向量机的核函数和参数选择

3、支持向量机实例---对波士顿房价进行回归分析

备注：本文主要来自于对《深入浅出python机器学习》书籍的学习总结笔记，感兴趣的同学可以购买本书学习

1、支持向量机的基本原理

       由于现实生活中，很多事情不是线性可分的（即画一条直线就能分类的），而SVM就是专治线性不可分，把分类问题转化为平面分类问题。不过我们说分类，不仅仅是将不同的类别样本分隔开，还要以比较大的置信度来分隔这些样本，这样才能使绝大部分样本被分开。比如，我们想通过一个平面将两个类别的样本分开，如果这些样本是线性可分（或者近视线性可分），那么这样的平面有很多，但是如果我们加上要以最大的置信度来将这些样本分开，那么这样的平面只有一条。这里要理解两点：

（1）几何间隔 ：几何间隔的概念，简单理解就是样本点到分隔平面的距离
（2）间隔最大化 ：想要间隔最大化，我们必须找到距离分隔平面最近的点，并且使得距离平面最近的点尽可能的距离平面最远，这样，每一个样本就都能够以比较大的置信度被分隔开算法的分类预测能力也就越好。显然，SVM算法的关键所在，就是找到使得间隔最大化的分隔超平面

2、支持向量机的核函数和参数选择

SVM关键是选取核函数的类型，主要有线性内核，多项式内核(Polynomial kernel)和径向基内核(Radial basis function kernel,RBF)，下面的代码式不同核函数的SVM对比&#