机器学习深度学习初学者躲不开的10大算法！包含教程！

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今天我们将分享机器学习10大算法的下半部分，如果还没看过上半部分的可以点击下面图片查看上半部分。 支持向量机（SVM） 支持向量机（SVM）是强大且多功能的监督学习模型，广泛应用于分类和回归任务中，尤其擅长处理复杂数据集。 SVM 在高维空间中构建超平面（或一组超平面），以分隔不同的类别。 其核心目标是找到最优的边界（即超平面与每个类别中最近点之间的距离，这些点被称为支持向量），以此来区分各个类别。 评估指标 分类任务：准确率、精确率、召回率、F1分数。 回归任务：均方误差（MSE）、R平方。 使用Scikit-learn应用SVM 我们将SVM应用于乳腺癌数据集，专注于将肿瘤分类为良性或恶性。我们将训练SVM模型，并使用分类评估指标来评估其性能。 以下是我们将遵循的步骤： 创建并训练SVM模型： 使用默认设置创建一个支持向量机 ………………………………